Pemograman ekualizer dimulai dengan menentukan parameter awal yang terdiri dari penentuan jumlah data, step size, panjang filter, dan SNR. Kemudian
memudulasikan data informasi menggunakan modulasi 4-QAM dan selanjutnya membangkitkan filter digital. Setelah itu data informasi tersebut ditambahkan Fading
Rayleigh dan AWGN untuk mengganggu data agar dapat diketahui bagaimana kinerja dari sistem ekualizer yang dirancang, karena data yang sudah mengalami
penambahan fading dan AWGN akan memiliki noise yang banyak. Selanjutnya dilakukan pembangkitan ekualizer STOP AND GO dimana
pembangkitan ini memiliki nilai iterasi sebanyak M-10. Dimana M adalah jumlah bit data yang dikirimkan. Pembangkitan ini terdiri dari perhitungan keluaran yn, sinyal
error en dan update ekualizer wn. Iterasi ini akan berakhir sampai M-10. Setelah iterasi berakhir maka sistem akan menghitung nilai SER dan terakhir akan
menampilkan hasil plot dari nilai SER tersebut.
3.8 Tahapan Simulasi
Adapun tahapan simulasi dapat dilakukan dengan beberapa cara, antara lain sebagai berikut:
1. Membangkitkan Data Masukan
Parameter yang akan digunakan meliputi : jumlah data yang diambil secara acak sebanyak 2000 simbol data, rentang SNR yang dipakai 15 sampai 27, panjang filter
mulai dari 20 sampai 41, jumlah bit per simbol sesuai dengan jumlah modulasi, iteration step size mulai dari 0.001 sampai 0.032.
Universitas Sumatera Utara
2. Pembangkitan Modulasi
Pembangkitan modulasi sinyal dengan menggunakan modulasi QAM menggunakan perintah:
TxS=roundrand1,T2-1; QAM 4 symbols are transmitted symbols
TxS=TxS+sqrt-1roundrand1,T2-1;
3. Pembangkitan Kanal Rayleigh
Pada simulasi ini permodelan kanalnya menggunakan kanal yang berdistribusi Rayleigh. Bentuk simulasinya sebagai berikut :
h=randn1,Lh+1+sqrt-1randn1,Lh+1; channelcomplex h=hnormh;
4. Penambahan Filter Digital FIR
Filter digital disini adalah sebuah implementasi algortimatik kedalam perangkat keraslunak yang beroperasi pada sebuah sinyal input digital untuk menghasilkan
sebuah output digital agar tujuan pemfilteran tercapai yaitu mengefisiensikan kanal komunikasi yang ada. Penambahan filter digital disini mengacu kepada persamaan
2.6. Program simulasinya adalah:
x=filterCh,1,TxS; channel distortion
Universitas Sumatera Utara
4. Pembangkitan
Noise
Noise yang digunakan adalah AWGN, yaitu noise yang terdapat pada semua spektrum frekuensi dan merupakan noise thermal yang sifatnya menjumlah. Pada
simulasi dituliskan sebagai berikut: n=randn1,T+sqrt-1randn1,T; additive white
gaussian noise complex n=nnormn10-dB20normx; scale noise power
x1=x+n; received noisy signal
5. Pembangkitan Ekualizer STOP AND GO
Berikut adalah program pembangkitan Ekualizer STOP AND GO: M=T-L; Discard initial samples for avoiding 0s
and negative X=zerosL+1,M; each vector
for i=1:M X:,i=x1i+L:-1:i.;
end
e=zeros1,M; to store the error signal c=zerosL+1,1; cEqD=1; initial condition
mu=0.001; step size
Universitas Sumatera Utara
6. Estimasi Ekualizer STOP AND GO
