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我想提一下，我是 CVX 社区的新手。所以，我的怀疑可能是愚蠢的。由于我无法弄清楚我的代码的问题，我决定在这里发布它。我正在尝试实现论文中所述的算法，标题为-

从不完整的噪声距离测量中定位。（论文链接）

如果论文无法访问，我还将在我的：google drive 链接中上传算法的快照

我正在处理一个无噪音场景中的完整图表。所以根据理论，我应该得到完美的重建。但这并没有给我正确的结果，而且错误值很高。

我写的代码如下——

    % E: n-by-n matrix where (i,j)th element represents the distance between ith and jth node
    % N: Number of nodes
    % d: dimension of the space where nodes are embedded
    %% Calling CVX Package
    Q = zeros(N,N);
    Mij = zeros(N,N);
    cvx_precision best;
    cvx_begin
    variable Q(N,N) semidefinite                       % Defining variables
    minimize(trace(Q))                                 % Objective function
    subject to
    % Constraints
    for i = 1:N-1
        for j = i:N
            if E(i,j) ~= 0
                Mij = Mij-Mij;
                Mij(i,j) = -1;
                Mij(j,i) = -1;
                Mij(i,i) = 1;
                Mij(j,j) = 1;
                trace(Mij*Q) == square_pos(E(i,j));
            end
        end
    end
    cvx_end
    [U,S,~] = svd(Q);
    X_est = U(:,1:d)*sqrt(S(1:d,1:d));
    X_est = X_est';

算法 SDP-based Algorithm for Localization

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