Joint optimal sensing time and power allocation for multi-channel cognitive radio networks consideri

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In this paper,we consider a multi-channel cognitive radio network(CRN)where each secondary user(SU)can only choose to sense a subset of channels.We formulate a joint optimization problem of sensingchannel selection,sensing time and power allocation under the constraints of average transmit power budget and average interference power budget,which maximizes the CRN’s total throughput.We propose a greedy algorithm to solve the joint optimization problem,which has much less computational complexity.Moreover,it is shown that the search space of the greedy algorithm can be further pruned.Finally,numerical results demonstrate that the greedy algorithm has comparable performance to the exhaustive search algorithm. In this paper, we consider a multi-channel cognitive radio network (CRN) where each secondary user (SU) can only choose to sense a subset of channels. We formulate a joint optimization problem of sensing channel selection, sensing time and power allocation under the constraints of average transmit power budget and average interference power budget, which maximizes the CRN’s total throughput. We propose a greedy algorithm to solve the joint optimization problem, which has much less computational complexity. Moreover, it is shown that the search space of the greedy algorithm can be further pruned.Finally, numerical results demonstrate that the greedy algorithm has comparable performance to the exhaustive search algorithm.
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