3. Model Stokastik
Model ini digunakan untuk memodelkan lingkungan sebagai deretan variabel acak random. Tidak dibutuhkan Informasi yang banyak untuk membentuk
model ini namun tingkat akurasinya masih perlu dievaluasi dalam membentuk model.
Model-model propagasi diperlihatkan oleh Gambar 2.2.
Gambar 2.2
Pembagian model propagasi
2.3 Parameter Propagasi
Level kuat sinyal yang diterima RSS oleh UE dipengaruhi oleh 3 komponen yaitu:
5. Redaman path loss
Path loss merupakan komponen deterministik dari RSS, yang mana dapat dievaluasi oleh model rugi-rugi lintasan propagasi seperti yang telah
dijelaskan pada subbab sebelumnya.
Model Propagasi
Model Stokastik
Model Deterministik
Model Empiris
Time-dispersive Non-time
Dispersive
Universitas Sumatera Utara
6. Shadow fading
Shadowing disebabkan karena halangan terhadap jalur garis pandang LOS antara pemancar dan penerima oleh bangunan, bukit, pohon dan lain-lain.
7. Fast fading
Multipath fading fast fading timbul karena pantulan multipath dari sebuah gelombang yang dipancarkan oleh benda-benda seperti rumah, bangunan,
struktur-struktur lain buatan manusia, atau benda-benda alam seperti hutan yang berada di sekitar UE. Multipath fading atau fast fading dalam tugas
akhir ini diabaikan, karena korelasi jarak yang pendek dan diasumsikan penerima dapat mengatasinya dengan efektif[3],[4],[5].
2.4 Analisa Path Loss Menggunakan Model Propagasi
Kebanyakan model dari propagasi radio diperoleh dengan menggunakan kombinasi analitis dan empiris. Pendekatan secara empiris berbasis pada pencocokan
kurva atau ekspresi analitis yang menciptakan kembali sekumpulan data pengukuran. Hal ini memiliki kebaikan bahwa secara tidak langsung, semua faktor propagasi baik
yang diketahui maupun tidak dimasukkan ke dalam model melalui pengukuran aktual di lapangan.
2.4.1 Model Path Loss Dengan Log-distance
Model teoritis dan model yang berbasis pada pengukuran mengindikasikan bahwa rata-rata kuat sinyal terima menurun secara logaritmik terhadap jarak, baik
outdoor maupun indoor. Model ini sudah banyak digunakan pada banyak literatur.
Universitas Sumatera Utara
Rata-rata path loss large scale untuk sebuah T-R Transmitter-Receiver yang terpisah pada sembarang jarak dapat diekspresikan sebagai fungsi dari jarak yang
menggunakan sebuah pangkat path loss yaitu n, seperti pada persamaan 2.1. ��
����� = �
� �
�
�
2.1 Atau
�� ����dB = ��
����� + 10
�log �
� �
� 2.2
Di mana n adalah pangkat path loss path loss exponent yang mengindikasikan laju kenaikan path loss terhadap jarak, d
Pada sistem selular dengan cakupan yang luas, jarak referensi yang biasa digunakan adalah 1 km. Pada sistem mikrosel jarak referensi yang digunakan adalah
100 m atau 1 m[6].
adalah jarak referensi yang diperoleh melalui pengukuran dekat dengan pemancar, dan d adalah jarak T-R terpisah. Tanda bar pada
persamaan 2.1 dan 2.2 menunjukkan rata-rata dari semua path loss yang mungkin pada jarak d. Nilai dari n bergantung kepada lingkungan propagasi.
2.4.2 Log-normal Shadowing
Model pada persamaan 2.2 tidak memasukkan fakta bahwa keadaan lingkungan yang tak beraturan dapat sangat berbeda pada dua lokasi berbeda yang
memiliki jarak pisah T-R yang sama. Hal ini akan berakibat pada nilai sinyal terukur akan sangat berbeda dengan nilai rata-rata yang diprediksikan oleh persamaan 2.2.
Pengukuran-pengukuran telah menunjukkan bahwa pada sembarang jarak d, path loss
Universitas Sumatera Utara
PLd pada lokasi tertentu adalah acak dan berdistribusi secara log-normal. Sehingga dapat diekspersikan seperti persamaan 2.3.
���[dB] = �� ����� + �
�
= ��
����� + 10
�log �
� �
� + �
�
2.3 dan
�
�
�[���] = �
�
[ ���] − ���[��] 2.4
Dimana �
�
adalah variabel acak yang berdistribusi Gaussian dengan rata-rata nol dB dengan standar deviasi
� dB, P
t
adalah daya yang ditransmisikan BS, dan P
r
Distribusi log-normal menunjukkan bahwa efek acak dari shadowing yang mana terjadi pada banyak lokasi pengukuran yang memiliki jarak pisah T-R yang
sama, tetapi memiliki tingkat ketidakteraturan jalur propagasi yang berbeda. Fenomena ini disebut sebagai log-normal shadowing.
d adalah daya yang diterima MS pada jarak d.
Jarak referensi d , path loss exponent n, dan standar deviasi
�, secara statistik menjelaskan model path loss untuk lokasi sembarang yang memiliki jarak pisah T-R
yang spesifik. Model ini dapat digunakan dalam simulasi komputer untuk menghasilkan level sinyal terima pada lokasi yang acak dalam analisa dan desain
sistem komunikasi[6].
2.4.3 Model Eksponensial
Perhitungan model propagasi dilakukan setiap waktu pada setiap jarak �
�
, yaitu jarak sampling. Maka sinyal yang diterima oleh BS1 dan BS2 pada jarak
��
�
dari BS1 diberikan sebagai berikut [9] :
Universitas Sumatera Utara
�
�
= �
1
−�
2
log ��
�
+ ���
�
, 2.5
�
�
= �
1
−�
2
log � − ��
�
+ ���
�
, 2.6
Dimana : � dan � adalah variabel acak Gaussian untuk model log-normal,
D adalah jarak kedua BS �
1
adalah kuat sinyal pada jarak d=1 �
2
adalah eksponen path loss Karena sifat sinyal yang berfluktuasi, maka perhitungan pada sinya tidak
efektif. Maka untuk membuat sinyal tersebut menjadi lebih halus agar perhitungan lebih mudah dilakukan, digunakan metode rata-rata eksponensial, dimana
�
��
adalah rata-rata jarak BS. Perhitungan kuat sinyal dengan menggunakan metode rata-rata
eksponensial diberikan sebagai berikut [9] :
��
�
= �
−�
�
� �
��
��
�−1
+ �1 − �
−�
�
�
��
�
� �
�
, 2.7
��
�
= �
−�
�
� �
��
��
�−1
+ �1 − �
−�
�
�
��
�
� �
�
, 2.8
Universitas Sumatera Utara
Dimana : �
��
adalah jarak rata-rata BS �
�
adalah jarak sampling
2.5 Kuat Sinyal Terima RSS
UE mengukur RSS dari masing-masing BS. Nilai RSS dB yang terukur merupakan jumlah dari dua bagian, yaitu path loss dan log normal shadow fading.
Redaman propagasi biasanya dimodelkan sebagai hasil dari jarak dipangkatkan � dan
sebuah komponen log normal yang menunjukkan rugi-rugi shadow fading [6] seperti yang telah dijelaskan pada subbab sebelumnya.
Persaamaan yang akan dijelaskan berikut ini adalah sama dengan yang dijelaskan pada subbab sebelumnya. Hanya saja dilakukan beberapa perubahan notasi
dengan tujuan penyederhanaan dan sesuai dengan sistem yang hendak disimulasikan. Perubahan notasi tidak mengubah arti nilai yang sebenarnya.
Untuk UE yang berada pada jarak ‘d’ dari BS
i
, dengan menggunakan nilai d
��, � = �
�
10
� 10
2.9 = 1 m mikrosel, maka redamannya adalah [7] :
dimana � adalah redaman dalam dB yang dikarenakan shadowing, dengan rata-rata
nol dan standar deviasi �. Nilai � tidak dipengaruhi oleh jarak.
Rugi-rugi dalam dB dapat dibuat seperti persamaan 2.10. ��, �[��] = 10����� + � 2.10
Universitas Sumatera Utara
Dimana � eta adalah path loss exponent dan d menunjukkan jarak antara BS dengan
UE dalam kilometer. Misalkan d
i
menunjukkan jarak antara UE dengan BS
i
; i=1,2. Jika daya yang ditransmisikan oleh BS adalah P
t
, maka kuat sinyal dari BS
i
, dinotasikan dengan S
i
S d; i=1,2, dapat ditulis sebagai berikut :
i
d = P
t
- ��, � 2.11
Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Handoff merupakan sebuah permasalahan yang penting berkaitan dengan performansi pada suatu sistem seluler. Handoff adalah proses pengalihan kanal traffic
secara otomatis pada Mobile Station MS yang sedang digunakan untuk berkomunikasi tanpa terjadinya pemutusan hubungan. Hal ini menjelaskan bahwa
handoff pada dasarnya adalah sebuah “call” koneksi yang bergerak dari satu sel ke sel lainnya. Secara umum handoff dapat difinisikan sebagai prosedur, dimana ada
perubahan layanan pada MS dari satu BS ke BS lain. Perhitungan kuat sinyal terima RSS merupakan kriteria yang umum
digunakan untuk menginisiasikan suatu handoff. Pada algoritma handoff, handoff diinisiakan jika kuat sinyal yang diterima pada base station BS yang akan dituju
lebih kuat berdasarkan nilai histeresisnya daripada kuat sinyal dari BS yang sedang melayani. Nilai histeresis di sini dibuat untuk mengurangi jumlah handoff yang tidak
diinginkan dan mencegah efek ping-pong. Oleh karena itu, pemilihan nilai histeresis sangat penting dalam mengoptimasi performansi suatu handoff. Jika histeresis h
terlalu kecil, makan akan daerah handoff akan semakin dekat dengan BS serving. Jika h terlalu besar, maka jarak handoff dari BS serving akan semakin jauh. Semakin
jauhnya jarak handoff makan kuat sinyal yang dipancarkan oleh BS serving akan semakin melemah dan dapat mengurangi quality of service QoS jaringan.
Universitas Sumatera Utara
