algoritma deteksi skema modulasi untuk sistem … filependeteksian skema modulasi adalah salah satu...

ALGORITMA DETEKSI SKEMA MODULASI UNTUK SISTEM SOFTWAREDEFINED RADIO (SDR) PADA STANDAR WIMAX IEEE 802.16E (MODULATIONSCHEME DETECTION ALGORITHM FOR SOFTWARE DEFINED RADIO SYSTEM

IN IEEE 802.16E WIMAX STANDARDS)

Ratna Primasari¹, -²

¹Magister Elektro Komunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom

AbstrakPermintaan untuk suatu sistem global yang mendukung layanan multimedia interaktif dengankecepatan data tinggi telah mendorong lahirnya teknologi Broadband Wireless Access (BWA)terbaru, Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) IEEE 802.16. Infrastukturjaringan dengan karakteristik multi carrier, mobile broadband wireless dengan penambahanSoftware Define Radio (SDR) dapat secara langsung diterapkan pada teknologi WiMAX IEEE802.16, terutama pada IEEE 802.16e yang membutuhkan mobile data kecepatan tinggi.Pendeteksian skema modulasi adalah salah satu fungsi awal yang harus ada pada SDR karenanantinya penerima yang digunakan pada sistem ini harus mampu memilih skema demodulasiyang tepat untuk bermacam-macam sinyal dengan skema modulasi yang tidak diketahui.Algoritma pendetesian skema modulasi yang digunakan pada penelitian ini merupakanpenggabungan antara metode statistik dan algoritma klustering K-means.Penelitian menghasilkan tiga kombinasi parameter statistik yang memberikan performansiterbaik, yaitu parameter γmax, σ dan σ dp , parameter γmax dan σ aa , serta parameter γmax danσ dp , yang mampu mendeteksi modulasi QPSK tanpa error sejak SNR 0 dB sedangkan untukmodulasi 16 QAM dan 64 QAM membutuhkan SNR minimum sekitar 10- 14 dB. Persentaseakurasi yang dihasilkan untuk simulasi yang dilakukan pada SNR 0-50 dB adalah 100% untukdeteksi modulasi QPSK, dan ± 80% untuk deteksi modulasi 16 QAM dan 64 QAM.

Kata Kunci : Deteksi Skema Modulasi, Software Defined Radio, WiMAX IEEE

AbstractThe demand for a global system that supports interactive multimedia services with high speeddata has give birth to the new technology of Broadband Wireless Access (BWA), which is known asWorldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) IEEE 802.16. Broadband, multi-carrier, Software Defined Radio (SDR) mobile wireless network infrastructure is directlyapplicable to the emerging WiMAX 802.16 technology, particularly the 802.16e mobile high-speeddata requirements.Modulation scheme detection is one of SDR early important function, because receiver used forthis kind of system should be able to select a correct demodulation scheme for various signalswith unknown modulation scheme. Modulation scheme detection algorithm that used in thisresearch is a combination between statistic method and K-Means clustering algorithm.The research results three combination of statistical parameters that give the best performance,γmax, σ andσ dp ; γmax and σ aa ; and γmax andσ dp . This three combination parameters haveability to detect QPSK modulation without error since SNR 0 dB, while minimum SNR requiredfor modulation scheme16 QAM and 64 QAM is about 10-14 dB. For simulation that has been doneat SNR 0-50 dB, the percentages of acuration are 100% for QPSK modulation detection, and ±80% for 16 QAM and 64 QAM modulation detection.

Keywords : Modulation Scheme Detection, WiMAX IEEE 802.16e,

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Tugas Akhir - 2006

Fakultas Teknik Elektro Program Studi S2 Magister Elektro Komunikasi

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

WiMAX IEEE 802.16 merupakan teknologi BWA yang

dikembangkan untuk mengatasi keterbatasan jaringan wireline

untuk memenuhi kebutuhan layanan broadband akses ke

pelanggan. Infrastuktur jaringan dengan karakteristik multi

carrier, mobile broadband wireless dengan penambahan

Software Define Radio (SDR) dapat secara langsung diterapkan

pada teknologi WiMAX 802.16, terutama pada 802.16e yang

membutuhkan mobile data kecepatan tinggi. Sampai saat ini Base

Station SDR untuk standar WiMAX 802.16 masih dalam tahap

penelitian dan pengembangan dan salah satunya dilakukan oleh

AirNet Communications Corporation[9].

SDR menghadirkan teknologi komunikasi radio yang

sangat berperan penting dalam kesuksesan teknologi BWA

WiMAX IEEE 802.16. Dengan lebih menerapkan fungsi-fungsi

yang ada di dalam software dibandingkan dengan pendekatan

hardware secara tradisional, sistem radio akan memberikan

fleksibilitas yang lebih besar. Fleksibilitas ini menawarkan solusi

potensial untuk interoperabilitas, jaringan yang fleksibel dan

dinamis serta pengurangan biaya operasi.

Pada umumnya suatu penerima mempunyai integrated

circuit untuk menjalankan proses demodulasi sinyal-sinyal

tertentu yang telah dimodulasi. Perubahan pada skema modulasi

Tugas Akhir - 2006


Bab I Pendahuluan 2

Algoritma Deteksi Skema Modulasi untuk Sistem Software Defined Radio (SDR) Pada Standar WiMAX IEEE 802.16e

juga akan menyebabkan perubahan integrated circuit pada

penerima. Oleh karena itu agar sinyal-sinyal dengan skema

modulasi yang berbeda-beda tersebut dapat didemodulasi dengan

baik oleh penerima maka dibutuhkan jumlah circuit yang lebih

banyak. Metode ini sangat tidak efektif karena menghabiskan

biaya yang sangat mahal dan ukuran perangkat yang besar.

Sistem SDR dapat mengkonversi fungsi demodulasi dari

hardware tersebut ke dalam sebuah realisasi software sehingga

tidak diperlukan perubahan pada integrated circuit di sisi

penerima.

Oleh karena itu salah satu fungsi awal yang harus ada

pada SDR adalah pendeteksian skema modulasi karena nantinya

penerima yang digunakan pada sistem ini harus mampu memilih

skema demodulasi yang tepat untuk bermacam-macam sinyal

dengan skema modulasi yang tidak diketahui.

Penelitian ini akan difokuskan pada algoritma metode

pendeteksian skema modulasi pada standard WiMAX IEEE

802.16e dengan menggunakan penggabungan antara metode

statistik yang telah diteliti oleh Antti-Veikko Rosti[15] dan

algoritma klustering K-means sebagai metode decision function.

Algoritma ini nantinya diharapkan mampu mendeteksi skema

modulasi sinyal yang digunakan pada standard WiMAX IEEE

802.16e, yaitu untuk sinyal QPSK, 16QAM dan 64QAM.

1.2 Tujuan Penelitian

Tujuan dari Tesis ini adalah sebagai berikut :

Tugas Akhir - 2006


Bab I Pendahuluan 3


1. Merancang sistem dengan standard WiMAX IEEE

802.16e.

2. Merancang suatu algoritma pendeteksian skema

modulasi otomatis untuk diterapkan pada sistem SDR

pada standard WiMAX IEEE 802.16e, yaitu dengan

menggunakan penggabungan metode statistik dan

algoritma klustering K-means.

3. Menganalisis performansi yang dihasilkan oleh

algoritma tersebut.

4. Membandingkan performansi dari variasi metode

statistik yang digunakan.

1.3 Rumusan Masalah

Permasalahan yang diangkat adalah bagaimana

penerima mampu mendeteksi skema modulasi yang digunakan di

pengirim tanpa adanya informasi mengenai skema modulasi

tersebut yang kemudian dirumuskan dalam :

1. Pendefinisian model sistem sesuai standar WiMAX

IEEE 802.16e beserta parameter-parameter kerjanya.

2. Bagaimana performansi sistem WiMAX IEEE 802.16e

secara keseluruhan.

3. Bagaimana merancang suatu algoritma pendeteksian

skema modulasi otomatis untuk diterapkan pada sistem

SDR pada standar WiMAX IEEE 802.16e dengan

menggunakan penggabungan antara metode statistik dan


Tugas Akhir - 2006


Bab I Pendahuluan 4


4. Bagaimana performansi yang dihasilkan oleh algoritma

tersebut.

5. Bagaimana perbandingan performansi yang dihasikan

pada variasi metode statistik yang berbeda-beda.

1.4 Batasan Masalah

Batasan masalah yang digunakan pada tesis ini adalah :

1. Parameter-parameter sistem yang digunakan

berdasarkan pada standar WiMAX IEEE 802.16e.

2. Modulasi yang dibahas hanya modulasi digital.

3. Dari kelima skema modulasi pada standar WiMAX

IEEE 802.16e, skema modulasi yang dideteksi hanya

modulasi QPSK, 16-QAM dan 64-QAM.

4. Kanal yang digunakan adalah kanal fading yang

terdistribusi Rayleigh.

5. Kecepatan user yang digunakan disesuaikan dengan

standar teknis analisis yang berlaku secara umum yaitu

3, 30, dan 120 km/jam.

6. Simulasi program menggunakan software MATLAB

7.0.1.

7. Performansi sistem yang diamati adalah Bit Error Rate

(BER) dan SNR (Signal to Noise Ratio).

8. Perancangan algoritma pendeteksian skema modulasi

dengan menggunakan penggabungan antara metode

statistik dan algoritma klustering K-means.

Tugas Akhir - 2006


Bab I Pendahuluan 5


9. Performansi algoritma yang diamati adalah modulation

error detection.

1.5 Metode Penelitian

Metode penelitian yang digunakan dalam pengerjaan

Tesis ini adalah :

1. Study Literatur

• Mempelajari berbagai referensi tentang WiMAX

IEEE 802.16, algoritma deteksi skema modulasi,

metode statistik, dan algoritma klustering K-

means.

• Diskusi dan bimbingan

2. Pemodelan Blok Diagram dan Perancangan Algoritma

Memodelkan blok diagram secara keseluruhan sistem

modulasi OFDM standar WiMAX IEEE 802.16e dan

merancang algoritma pendeteksian skema modulasi.

3. Simulasi dan Training

• Membuat simulasi sistem dan pemodelan sistem.

• Melakukan training dari metode-metode statistik

yang digunakan untuk memperoleh ekstraksi

parameter.

4. Analisis Hasil Simulasi dan Kemampuan Deteksi

Menganalisis hasil simulasi sistem dan menguji

kemampuan deteksi skema modulasi dari ekstraksi

parameter yang didapatkan dengan sistem pengambilan

keputusan menggunakan algoritma klustering K-means.

Tugas Akhir - 2006


Bab I Pendahuluan 6


1.6 Sistematika Penulisan

Tesis ini disusun dalam beberapa bab dengan

sistematika pembahasan sebagai berikut :

BAB I : PENDAHULUAN

Bab ini membahas tentang latar belakang penulisan,

tujuan penulisan, rumusan masalah, batasan masalah,

metode penelitian, serta sistematika penulisan yang

memuat susunan penulisan Tesis ini.

BAB II : DASAR TEORI

Pada bab ini akan dibahas mengenai uraian secara

umum tentang teori WiMAX IEEE 802.16e, SDR,

modulasi sinyal digital, metode statistik, dan


BAB III : PERANCANGAN ALGORITMA DAN

SIMULASI

Berisi pemodelan dari sistem dan perancangan

algoritma deteksi skema modulasi.

BAB IV : ANALISIS HASIL SIMULASI

Berisi analisis mengenai pemodelan sistem dan hasil

deteksi skema modulasi berdasarkan ekstraksi

parameter yang didapatkan.

BAB V : KESIMPULAN dan SARAN

Memberikan kesimpulan hasil penelitian dan saran-

saran pengembangan penelitian ke depan.


Tugas Akhir - 2006


BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengujian dan analisis pada bab sebelumnya,

maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:

1. Kombinasi parameter ekstraksi yang digunakan sangat

mempengaruhi kinerja algoritma deteksi skema

modulasi.

113

aa2. Untuk pengujian nilai parameter γmax, σ dan

dpσ relatif tidak terpengaruh terhadap kecepatan user,

lain halnya dengan parameter afσ , dimana semakin

cepat user bergerak nilainya akan semakin berhimpit.

3. Deteksi skema modulasi dengan kinerja terbaik

dihasilkan oleh tiga variasi kombinasi parameter, yaitu

parameter γmax, dan dpσ , parameter γmax dan aaσ aaσ ,

serta parameter γmax dan dpσ

4. Pada metode klustering dengan kombinasi parameter

γmax, dpσ dan aaσ , tidak ditemukan error deteksi untuk

modulasi QPSK, sedang untuk modulasi 16 QAM dan

64 QAM membutuhkan nilai SNR minimum 10-11 dB.


γmax dan , untuk modulasi QPSK tidak ditemukan aaσ

Tugas Akhir - 2006


BAB V Kesimpulan dan Saran 114

error deteksi, untuk modulasi 16 QAM dan 64 QAM

membutuhkan nilai SNR minimum 12-13 dB.


γmax dan dpσ , untuk modulasi QPSK tidak ditemukan

error deteksi, untuk modulasi 16 QAM dan 64 QAM

membutuhkan nilai SNR minimum 13-14 dB. 7. Pemilihan ketiga kombinasi parameter didasarkan pada

batas minimum SNR receiver untuk sistem yang

menggunakan standar WiMAX IEEE 802.16e, dimana

untuk modulasi QPSK adalah 9,4 dB, sedang untuk 16

QAM dan 64 QAM masing-masing adalah 16,4 dan 22,7

dB, pada coding rate yang digunakan.

8. Syarat kombinasi parameter yang paling efektif

digunakan dalam algoritma klustering K-Means untuk

mendeteksi ketiga skema modulasi yang digunakan pada

standar WiMAX IEEE 802.16e adalah salah satu dari

kombinasi parameter tersebut merupakan parameter γmax

dan tidak ada parameter afσ di dalam kombinasi

tersebut.

9. Persentase akurasi yang dihasilkan untuk simulasi yang

dilakukan pada SNR 0-50 dB adalah 100% untuk

deteksi modulasi QPSK, dan ± 80% untuk deteksi

modulasi 16 QAM dan 64 QAM.

Algoritma Deteksi Skema Modulasi untuk Sistem Software Defined Radio (SDR) Pada Standar Wimax Ieee 802.16e

Tugas Akhir - 2006


BAB V Kesimpulan dan Saran 115

Algoritma Deteksi Skema Modulasi untuk Sistem Software Defined Radio (SDR) Pada Standar Wimax Ieee 802.16e

10. Penambahan algoritma deteksi skema modulasi pada

sistem akan mempengaruhi kinerja sistem jika terjadi

salah deteksi pada skema modulasi yang digunakan. 11. Kinerja sistem akan dipengaruhi oleh penggunaan jenis

modulasi dan rata-rata kecepatan user-nya.

5.2 Saran

Tesis ini diharapkan dapat memberi ide-ide dan masukan untuk

pengembangan penelitian selanjutnya. Beberapa hal yang dapat

disarankan untuk pengembangannya adalah :

1. Penggunaan parameter ekstraksi sinyal lain yang lebih

bervariatif.

2. Penggunaan algoritma klustering lain, seperti misalnya

Fuzzy C-Means.

3. Memvariasikan metode statistik dengan skema

pengambilan keputusan lain, seperti misalnya dengan

Jaringan Syaraf Tiruan (JST).

4. Pengaplikasian algoritma lebih lanjut dengan

menggunakan perangkat pemrograman digital seperti

Digital Signal Processors (DSPs) atau Field

Programmable Gate Arrays (FPGAs).

5. Perlunya penambahan penerapan teknik modulasi

adaptif pada sistem sehingga algoritma deteksi skema

modulasi yang dirancang akan lebih teruji.


Tugas Akhir - 2006


Daftar Pustaka

[1] 3GPP TR.25-996 (V6.1.0 2003-09) “Technical Specification Group Radio Access Network; Spatial channel model for Multiple Input Multiple Output (MIMO) simulations”, 3GPP, 2003.

[2] Bin Le, Thomas W. Rondeau, David Maldonado, Charles W. Bostian, “Modulation Identification Using Neural Networks for Cognitive Radios”, National Science Foundation Under Awards 9983463, DGE-9987586, CNS-0519959.

[3] Brian T. Luke, “K-Means Clustering” http://fconyx.ncifcrf.gov/~lukeb/kmeans.html

[4] IEEE Standart 802.16TM for local and metropolitan area networks, Part 16: “Air Interface for Fixed Broadband Wireless Access Systems”, LAN/MAN Standards Committee, 2004.

[5] Ishak Ginting, “Analisis dan Simulasi Pendeteksian Skema Modulasi pada Software Radio”, Tugas Akhir, Teknik Elektro STT Telkom, 2005.

[6] J.T. Tou, R.C. Gonzales, “Pattern Recognition Principles”, Addison-Wesley, 1974.

[7] Kardi Teknomo, PhD., “K-Mean Clustering Code in Matlab”, Kardi Teknomo’s Page, 2005. http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/kMean/

[8] Keith E. Nolan, dkk, ”Signal Space Based Adaptive Modulation for Software Radio”, Networks and Telecommunications Research Group, Trinity College, Dublin, 2002.

Tugas Akhir - 2006


[9] Komara, Michael, “SDR Architecture Ideally Suited for Evolving 802.16 WiMax Standar”, Airnet Communication Corporation, Melbourne, FL., USA, 2005.

[10] Mohd Hairi bin Halmi, Ashraf Gasim Elsid Addalla, “Detection of Modulation Scheme for Software Defined Radio System in 4th Generation Mobile Network”, Proceeding of APCC 2003.

[11] Nikhil S Bathia, “A Physical Layer Implementation of Reconfigurable Radio”, Master of Science Thesis, Bradley Department of Electrical and Computer Engineering Blacksburg, Virginia, 2004.

[12] Paltenghi, Giovanni, “Functional Spesifications of The Adaptive Modem IEEE 802.16”, Multichannel Adaptive Information System, 2004.

[13] Peter A.J. Nagy, “Modulation Clasification – An Unified View”, National Defence Research Establishment, Sweden.

[14] Richterova M., “Signal Modulation Recognizer Based on Method of Artificial Neural Networks”, University of Defence, Czech Republic, 2005.

[15] Rosti, Antti-Viekko, “Statistical Methods in Modulation Classification”, Ph.D. Thesis, Tampere University of Technology, Tampere, 1998.

[16] Theodore S. Rappaport, “Wireless Communications”, Prentice Hall, 2002.


Tugas Akhir - 2006


algoritma deteksi skema modulasi untuk sistem … filependeteksian skema modulasi adalah salah satu...

Documents