matlab 半正定规划,半正定规划

已有半正定规划的代码现在要求添加几段代码条件的已知节点的位置是有误差的(代码中已知节点的位置是没有误差的) 急求

% SDP form

tic;

clear all;

M = 8; % number of the sensor nodes 传感器节点的数量

% delta=0.0005

delta = 1e-6; % the penalty factor 惩罚因子

sigma_n = 10^0.5; % the measurement noise power 噪声功率的测量值

Q = sigma_n^2*(ones(M-1)+eye(M-1)); % the covariance 协方差

s_true=[400 400 -400 -400 800 800 -800 -800;

400 -400 400 -400 800 -800 800 -800];

t=[3000 10].';% the actual target position 实际的目标位置

Y_sdp = [];

Y = [];

N = 100; % number of MC runs MC的运行数量

for n = 1:N

s = s_true;

q = gauss_samples(zeros(M-1,1),Q,1);

dd = zeros(M-1,1); % the TDOA measurements TDOA的测量

for i = 2:M

dd(i-1) = norm(t-s_true(:,i))-norm(t-s_true(:,1))+q(i-1);

end

G = [-ones(M-1,1) eye(M-1)];

FA=G.'*inv(Q)*G;

Fb = -G.'*inv(Q)*dd;

Fc = dd'*inv(Q)*dd;

FF = [FA Fb;Fb' Fc];

% x: SDP solution SDP的结果

cvx_solver sedumi

cvx_begin sdp

cvx_quiet(1)

variable x(2);

variable z;

variable tt(M);

variable T(M,M) symmetric;

minimize (trace([T tt;tt.' 1]*FF)+ delta*sum(sum(T)))

subject to

for i=1:M

T(i,i) == [s(:,i);-1].'*[eye(2) x;x.' z]*[s(:,i);-1];

for j=1:M

if j>i

T(i,j) >= abs([s(:,i);-1].'*[eye(2) x;x.' z]*[s(:,j);-1]);

end

[T tt;tt.' 1] >= 0;

[eye(2) x;x.' z]>=0;

cvx_end

Y_sdp = [Y_sdp x]; % the set of SDP solutions SDP的解决方案

x00 = x;

xb = [-10^6 10^6;

-10^6 10^6];

x0 = [x00 xb];

[y jh] = solnp(x0,FF,s); % the local search routine 本地搜索程序

Y = [Y y]; % the set of final solutions 最终解决方案

end

for i=1:N

temp(i)=norm(Y(:,i)-t)^2;

end

RMSE=sqrt((1/N)*sum(temp)); % RMSE

toc;

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