II. Metode Penelitian
2.1 Pengukuran Curah Hujan
Pengukuran curah hujan dilakukan di dalam lingkungan kampus ITS Surabaya menggunakan alat ukur disdrometer optik yang diletakkan diatas atap gedung Teknik Mesin ITS.
Disdrometer optik bekerja berdasarkan sistem laser optik, dengan luas sensor 180 mm x 30 mm. Pengukuran dapat dilakukan secara real time, jika ada partikel-partikel hujan yang melewati
balok laser maka disdrometer dapat mendeteksi curah hujan mmh dan distribusi titik hujan. Kemudian hasilnya disimpan dalam software Hydras dan ASDO yang disebut data parsivel dan
data curah hujannya berbentuk file txt. Dari pengukuran ini diperoleh data hujan dalam softwaere ASDO[7].
Gambar 2.1 Alat ukur Disdrometer Optik
2.2 Pembangkitan Redaman Hujan
Dari hasil penelitian redaman Hujan di Surabaya dengan jarak antara user dan pemancar antara 1 – 3 km, dilakukan tahap-tahap sebagai berikut :
Tahap 1 :
Membangkitkan nilai , σ untuk 4 user berdasarkan jarak yang dibangkitkan secara acak dengan
mengambil data referensi seperti pada tabel 2.1 [7].
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.1 Rata-rata dan standar deviasi dari log redaman hujan SST Panjang Link km
Rata-rata Standar deviasi
1 -1,0539 2,0574
2 -0,4554 2,1248
3 -0,1321 2,1719
Dari persamaan umum interpolasi polynomial :
1 ...
2 2
1
n
a x
a x
a a
y
1
didapat persamaan : 2
1376 .
0113 .
1 9276
. 1
d d
y
2 2
01015 .
09785 .
9697 .
1 d
d y
3 Dimana d adalah panjang link.
Tahap 2:
Membangkitkan nilai koefisien redaman hujan secara acak dengan mengambil data referensi pada tabel 2.2 [7].
Tabel 2.2 Korelasi redaman hujan menggunakan perhitungan redaman hujan SST Link 1
Link 2
SST
1 1 45 0,9065
90 0,8467
135 0,7132
180 0,6784
2 2 45 0,8484
90 0,7434
135 0,6139
180 0,5996
3 3 45 0,8103
90 0,6869
135 0,5717
180 0,5371
Universitas Sumatera Utara
Tahap 3 :
Menyusun matriks kovarian 4
4 :
2 4
3 4
43 2
4 42
1 4
41 4
3 24
2 3
2 3
23 1
3 13
4 2
24 3
2 23
2 2
1 2
12 4
1 14
3 1
13 2
1 12
2 1
C
dimana [8] :
b
b a
m n
SST m
n m
n
exp 1
exp 1
exp exp
ln 1
2 2
,
4 dimana :
2 2
2 2
m n
m n
a
5 dan
2 2
2 2
m n
m n
b
6 dengan µ adalah rata-rata mean ,
σ adalah standart deviasi, ρ
SST
adalah koefisien redaman hujan SST,
ρ
n,m
adalah koefisien redaman hujan normal, n dan m adalah link 1 dan 2.
Tahap 4 :
Mendapatkan nilai redaman hujan masing-masing user dengan persamaan :
exp X A
7
dimana : dengan A sebagai nilai redaman hujan, y adalah matriks 4
1 Gaussian = 0 dan
x x
m Y
C X
2 1
2
= 1 dan m adalah vektor dari . Kemudian memasukkan data tersebut untuk
parameter sistem LMDS yang dapat dilihat pada tabel 2.3 [9].
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.3 Parameter sistem LMDS k=1,38.10
-23
dan T
o
=298 K
Parameter Units Formula
Value
Transmit Power into Antenna dBW
Ptx: transmit power per carrier Transmit antenna gain
dBi Gt:Gant
15 Frequency
GHz f: Transmit frequency
30 Path Length
Km d: Hub to Subscriber Station
Range 2
Field Margin dB
Lfm : Antenna Mis-Alignment -1
Free-Space Loss dB
FSL = -92.45-20logf-20logd -128,013
Total Path Loss dB
Ltot = FSL + LFM -129,013
Receiver Antenna Gain dBi
Gr = Gant 30
Effective Bandwidth MHz
BRF : Receiver Noise Bandwidth 80
Receiver Noise Figure dB
NF : Effective Noise Figure 5
Thermal Noise dBWMHz
10logkTo -143,85
System Loss dB
Lsys=Gt+Ltot+Gr -84,013
Received Signal Level dBw
RSL=Ptx+Lsys -84,013 Thermal Noise Power Spectral density
dBWMHz N0=10logkTo+NF -138,859
Carrier to Noise ratio dB
CN = RSL-No-10logBRF 35,8151
2.3 Dynamic Subcarrier Allocation DSA
Kategori