方法一：直接使用hermitian
方法一： 使用hermitian关键词
CVX工具箱支持复数的问题，因此可以直接使用复数的模式
使用hermitian 关键词
代码模式如下：
cvx_begin
variables X(n,n) hermitian
minimize (real(trace(C*X)))
subject to
for i=1:p
trace(A(:,:,i)*X) >= b(i);
end
for i=p+1:m
trace(A(:,:,i)*X) == b(i);
end
X = hermitian_semidefinite(n);
cvx_end
约束中第一个循环指的是约束中的不等约束
约束中第二个循环指的是约束中的等式约束
方法二：将复数问题转换为实数问题
方法二： 将复数问题转换为实值问题
按照我的理解，是将复数转换为一个列向量。然后一部分表示实部，一部分表示虚部。
举一个例子：
对于一个MIMO系统来说，接收信号可以表示为
y=Hs+n
y是接收到的信号，H是信道矩阵，s是发送的信号，n是噪声。
最小二乘法可以表示为：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-420449.html
min norm(y-Hs)^2
对于这个问题，y,H,s都是复数，因此将他们实部和虚部分开
R（y）表示的是y的实部，I（y）表示的是y的虚部，其他的类似。这样虚数部分的运算就可以转换到实数部分上的运算。
上述优化问题就可以变为：
然后进行求解。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-420449.html
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