Ekualizer Algoritma STOP And GO

�� = � −� � 2 2 �2 � √2�� 2 2.16 Dimana: mean = 0 dan varians = � 2 varians memiliki nilai [3]: � 2 = � 2 � � 2.17 Dimana � 2 = �� � � 2 adalah kerapatan spektral daya dari noise T b adalah laju bit. Sehingga [3] : � 2 = �� � � 2 � � 2.18 Dimana : k = konstanta Boltzman 1,38.10 -23 JK T s = temperatur noise K B = bandwith noise Hz

2.9 Ekualizer

Ekualizer merupakan alat yang digunakan untuk memperbaiki data yang rusak akibat distorsi kanal. Ekualizer merupakan filter digital yang dipasang pada sisi penerima yang bertujuan agar sinyal yang masuk pada sisi penerima tidak lagi berupa sinyal yang mengalami interferensi. Untuk kanal komunikasi yang karakteristiknya tidak diketahui filter di penerima tidak dapat didesain secara langsung. Proses ekualisasi dapat mengurangi efek ISI Inter Symbol Interference, dan noise untuk demodulasi yang lebih baik [5]. Ada beberapa jenis ekualizer diantaranya : Universitas Sumatera Utara 1. Maximum Likelihood ML Sequence Detetction, optimal namun tidak ada dalam praktik. 2. Linear Equalization, tidak begitu optimal namun sederhana. 3. Non-Linear Equalization digunakan untuk beberapa jenis ISI. Linear equalization sangat mudah diimplementasikan dan sangat efektif untuk kanal yang tidak mengandung ISI seperti kanal dalam kabel telephone maupun kanal yang mengandung ISI seperti kanal wireless. Kebanyakan linear equalizer diimplementasikan sebagai linear transversal filter. Struktur ekualizer seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.11 [2]. Gambar 2.11 Struktur equalizer

2.10 Algoritma STOP And GO

Stop And Go adalah salah satu algoritma untuk sistem adaptif yang baru dan belum banyak digunakan. Sistem adaptif ini adalah sistem yang dirancang untuk Universitas Sumatera Utara mengatasi gangguan dari berbagai sumber yang berubah-ubah dengan menyesuaikan terhadap perubahan yang terjadi. Algoritma Stop And Go diperkenalkan pertama kali oleh Giorgio Picchi dan Giancarlo Prati yang tidak didasarkan oleh error kompleks output e n . Istilah “STOP AND GO” menunjukkan bahwa pada setiap waktu koefisien tap tidak disesuaikan. Sebagai gantinya reabilitas error dicek dan kemudian algoritma memutuskan apakah koefisien tap harus disesuaikan atau tidak. Model saluran linier ekualiser dapat ditunjukkan dengan Gambar 2.12 [3]. Gambar 2.12 Sistem Adaptif Ekualizer Fungsi dari ekualiser pada penerima adalah untuk memperkirakan data asli {a n } dari penerima sinyal x n . Hubungan dari masukan dan keluaran dari sistem QAM dapat dituliskan [8]: x n = ∑ a �−1 �=0 n - i Tc i +Vn 2.19 dimana T adalah symbol perioda dan K adalah panjang kanal dari impulse-response. Kanal V n diasumsikan untuk berdiri sendiri dari kanal input a n. , vector parameter ekualiser dengan elemen N+1 sebagai � � = [ � � , � �−1 , … , � � − � + 1] T dimana T menyatakan transpose. dan sinyal output dari ekualiser yaitu [8] : � � = � � � � � 2.20 Universitas Sumatera Utara Dan untuk pembaharuan koefisien dari ekualiser adaptif adalah [8] : � �+1 = � � − �� � − �[� � ] � � ∗ 2.21 fungsi nilai minimisasi dianggap sama dengan algoritma MMSE. Dan fungsi harga tengah nya di defenisikan sebagai [8] : Jw=E[ �[y n ] ] 2.22 Dan untuk estimasi kesalahan nya adalah [8] : e k =yk- ����� − y k 2.23 Untuk mengetahui kinerja dari algoritma Stop and Go tersebut diperlukan penambahan noise dengan cara menambahkan Fading Rayleigh dan AWGN [8].

2.11 Symbol Error Rate SER