Prosiding.Seminar.Radar.Nasional.2010
Pr osiding Seminar Radar Nasional 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., ISSN : 1979-2921
SE MINAR RADAR NASIONAL 2010
Prosiding
AAU ADISUCIPTO, YOGYAKARTA
28 - 29 APRIL 2010
Penyelenggara :
Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi
Lembaga Ilmu Pengetahuan indonesia (PPET – LIPI)
Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI-ITB)
International Research Centre for Telecommunication and Radar (IRCTR)
Delft University of Technology (TU Delft) The Netherlands
Asosiasi Radar Nasional (AsRI)
Akademi Angkatan Udara (AAU)
Sponsor :
PT. ROHDE & SCHW ARZ Indonesia
PT. LEN INDUSTRI (Persero)
i
Pr osiding Seminar Radar Nasional 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., ISSN : 1979-2921
Prosiding
Seminar Radar Nasional 2010
ISSN : 1979 - 2921
Hak cipta © 2010 oleh Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi – LIPI
Hak cipta dilindungi undang-undang. Dilarang menyalin, memproduksi dalam segala bentuk, termasuk
mem-fotocopy, merekam, atau menyimpan informasi, sebagian atau seluruh isi dari buku ini tanpa ijin
tertulis dari penerbit.
Prosiding Seminar Radar Nasional / [editor by] Mashury Wahab.
vi + pp.; 21,0 x 29,7 cm
ISBN : 1979 - 2921
Radio Detecting and Ranging (Radar)
Technical editing by Arief Nur Rahman, Taufiqqurachman, and Hana Arisesa,
Cover design by Yadi Radiansah.
Diterbitkan oleh :
Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi (PPET)
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI)
Kampus LIPI Jl. Sangkuriang, Bandung
Telp. (022) 2504661 Fax. (022) 2504659
Website : www.ppet.lipi.go.id
ii
Pr osiding Seminar Radar Nasional 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., ISSN : 1979-2921
SUSUNAN PANITIA PELAKSANA
SEMINAR RADAR NASIONAL
Pelindung
: Deputi Bidang IPT – LIPI
Gubernur AAU
Penanggung jawab
: Kepala PPET – LIPI
Ketua
: Dr. Mashury
Wakil Ketua
: Ir. Yuyu Wahyu, MT
Panitia Lokal AAU
: Kol. Lek. Yoko Wasis T, ST,MT
Letkol. Lek. Arwin D.W. Sumari,ST,MT
Sekretaris
: Noorfiya Umniyati, S. I. Kom
Lisdiani
Bendahara
: Sugiantoro
Seksi-Seksi
Acara
1. Ir. Pamungkas Daud, MT
2. Drs. Agus H, MM.MBA
Registrasi
1. Sulistyaningsih, ST
2. Ir. Sri Hardiati
3. Hana Arisesa, ST
4. Arief Nur Rahman,S.Si
5. Poppy Sumarni
6. M. Mahdi
MC
1. Rr. Widhya Yusi S., SE, MT
2. Lia Muliani Pranoto, ST
Asrot
1. Yudi Yulius Maulana, ST
2. Deni Permana K.
3. Ekojoni P.
Pameran & Perlengkapan
1. Patricius Sriyono
2. Mudjidjat
3. Kusnadhi
4. Aseni
5. Syarif H. Umaran
Publikasi/Makalah
1. Lilis Retnaningsih, S.Si
2. Iqbal Syamsu, MT
3. Taufiqqurrachman,ST
4. Arief Nur Rahman,S.Si
5. Hana Arisesa, ST
6. F.H. Kana
7. Yadi Radiansyah, ST
Dokumentasi
1. Dicky Desmunandar
Konsumsi
1. Anna K.T
2. Akademi Angkatan Udara (AAU)
iii
Pr osiding Seminar Radar Nasional 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., ISSN : 1979-2921
KATA PENGANTAR
Puji dan Syukur kami panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan hidayah-Nya
sehingga Prosiding Seminar Radar Nasional (SRN) IV tahun 2010 ini dapat diselesaikan tepat pada
waktunya.
Penyelenggaraan SRN IV tahun 2010 ini dilakukan bersama oleh PPET-LIPI dan AAU. Tujuan
diadakannya SRN IV ini adalah menjadi sarana sosialisasi dan forum pertukaran informasi antara para
pakar, peneliti, akademisi, pengamat, dan pengguna dibidang Radar, komunikasi tanpa kawat, dan
elektronika pertahanan. Hasil-hasil dari SRN IV ini diharapkan dapat membantu pemerintah dalam
mengatasi permasalahan Radar di Indonesia dalam bentuk usulan teknologi, kebijakan, dan solusi lain.
Kami panitia SRN IV 2010 sangat bergembira dengan antusiasme dari seluruh pembicara tamu,
pemakalah, peserta dan hadirin sekalian dalam event ini karena para pembicara tamu yang hadir
sangat prestisius, jumlah makalah sangat banyak dan jumlah peserta yang lebih besar dibandingkan
penyelenggaraan Seminar Radar pada tahun-tahun sebelumnya.
Akhirnya panitia mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Menneg Ristek RI,
KASAU, Kepala LIPI, Deputi IPT–LIPI, Dirjen Hubla Dephub, Dekan STEI ITB, Director IRCTR TUDelft, Deputi Menristek Bidang Program Riptek, Perwakilan dari MABES TNI-AL, Gubernur AAU dan
seluruh stafnya, peserta dan semua pihak yang telah membantu hingga terselenggaranya acara
Seminar Radar Nasional IV ini.
Yogyakarta, 28 April 2010
Panitia
iv
Pr osiding Seminar Radar Nasional 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., ISSN : 1979-2921
Daftar Isi
Susunan Panitia
............................................................................................................... iii
Kata Pengantar
............................................................................................................... iv
Daftar Isi
............................................................................................................... v
Daftar Makalah
............................................................................................................... vi
v
Pr osiding Seminar Radar Nasional 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., ISSN : 1979-2921
Daftar Makalah
1. Aplikasi Radar Ionosfer untuk deteksi gangguan Komunikasi Radio dan
Navigasi …………………………………………………………………………
Effendy, Nancy.R
2. Unjuk Kerja Algoritma SAGE untuk Karakterisasi Statistik Parameter
Spasial dan Temporal Sinyal Lintasan Jamak dengan Antena Array
Kubus ……………………………………………………………………………
Firdaus, P. Handayani, G. Hendrantoro
3. Estimasi Arah Kedatangan Sinyal (DOA) Dengan Menggunakan
Algoritma MUSIC Pada Antena Array Kubus ………………………………
Muhammad Syahroni, Puji Handayani, Gamantyo Hendrantoro
4. Pengukuran Model Propagasi Outdoor dan Indoor Sistem WiMAX
2.3GHz di Lingkungan Kampus ITB …………………………………………
Arsyad Ramadhan Darlis, Trasma Yunita, Joko Suryana
5. Pengukuran Kanal Propagasi 3.9g Pada Frekuensi 700, 1700, 2000 MHz Di
Lingkungan Outdoor ITB ……………………………………………………..
Sinung Tegar, Henry Andrian, Nomarhinta Solihah, Joko Suryana
6. Antena Mikrostrip Pita Lebar Bentuk “T” dengan Slot Persegi Panjang
untuk Aplikasi Radar Penembus Dinding…………………………………….
Tommi Hariyadi, Achmad Munir, Endon Bharata, Andriyan Bayu Suksmono,
Kusworo Adi, Antonius Darma Setiawan, Donny Danudirdjo
7. Konsep dan Desain Sistem Pemantauan Jarak Jauh berbasis
Mikrokontroller ARM Cortex Pada Radar Plessey AR 325 Commander …
Moh. Arif Sarony, Yudi Satria Gondokaryono, Arwin Datumaya Wahyudi
Sumari
8. Analisa Karakteristik Patch Heksagonal pada Beberapa Jenis Substrat
Dielektrik yang Berbeda untuk Aplikasi Microwave Radar Absorber ……
Frida Kurniasih, Achmad Munir
9. Open Problem pada Fire-Control Radar ……………………………………..
Adha Imam Cahyadi, Budi Bayu Murti, Nur Sulistyowati, Maun Budiyanto
10. Automatic Dependent Surveillance – Broadcast (ADS-B) dan Prospek
Pengaplikasiannya di TNI-AU ………………………………………………...
Arya Putra Kurniawan, Arwin Datumaya Wahyudi Sumari
11. Analisa Numerik Karakteristik Refleksi dan Transmisi dar Material
Artificial Dielectric ………………………………………………...……………
Achmad Munir
12. Pengembangan Teknik De-embedding untuk Pengolahan Data Karakterisasi
Material Microwave Radar Absorber ………………………………………….
Achmad Munir
vi
1-6
7-11
12-15
16-21
22-25
26-29
30-36
37-40
41-44
45-50
51-54
55-58
Pr osiding Seminar Radar Nasional 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., ISSN : 1979-2921
13. Overlaying Radar Data on the Electronic Chart …………………………….
W. Sediono, T. S. Dharmawan, A. A. Lestari
14. The role of university in improving the quality of Human Resouces ………...
Rohani Jahja Widodo
15. Data Ekstraktor Dengan Metode Nearest Neighbor Clustering Pada Radar
Indera ………………………………………………...…………………………
Deni Yulian, A. A. Lestari
16. Sistem Warning dan Blackbox pada ECDIS sebagai Penunjang
Keselamatan Pelayaran ………………………….……………………………
Doddy D. Patriadi dan Wahju Sediono
17. Desain Interface NMEA 0183 Untuk Radar INDERA ………………………
O. D. Winarko, A. A. Lestari
vii
59-62
63-67
68-71
72-74
75-77
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
Aplikasi Radar Ionosfer untuk Deteksi Gangguan
Komunikasi Radio dan Navigasi
Effendy, Nancy.R
Pusat Pemanfaatan Sains Antariksa
LAPAN BANDUNG
Jl.Dr. Junjunan No. 133 Bandung
Telp. 022-6012602 Fax: 022-6014998
Email : fendy@idola.net.id
ABSTRAK
Perkembangan teknologi radar semakin meningkat pada abad ke 20 ini, baik untuk kajian penelitian sains
struktur fisis atmosfer bumi
termasuk Ionosfer menggunakan Atmosferik radar maupun pemanfaatan
teknologi radar bagi pertahanan Militer dimasa depan. Secara umum teknologi radar ini paling efisien untuk
pengamatan terus-menerus di daerah tertentu yang tidak memungkinkan dengan teknologi lain seperti Roket
maupun Satelit. Penggunaan spektrum gelombang elektromagnetik antara frekuensi HF hingga UHF telah
banyak dilakukan untuk aplikasi radar dengan pemanfaatan Ionosfer sebagai medium disversif, bertujuan
untuk studi ilmiah lingkungan Atmosfer bumi dan Ionosfer , setidaknya terdapat dua alasan menyangkut
penelitian dasar untuk memahami fenomena kompleks di lingkungan Atmosfer bumi kita serta berorientasi pada
aplikasi Sistem Komunikasi radio dan Sistem Navigasi. Aplikasi Ionosferik Radar dan HF Radar, MF radar
maupun VHF radar merupakan kontribusi besar bagi pemahaman dan peningkatan pengetahuan kita tentang
dinamika kerapatan plasma , yang sesuai dengan pengoperasian rentang frekuensi bagi penggunaan radar.
Uraian dalam makalah ini memberikan gambaran tentang hubungan fisis proses kopling antara Atmosfer
bawah dan Ionosfer bumi kita , upaya untuk mendeteksi sumber gangguan di Ionosfer dengan
mempertimbangkan perkembangan sistem terbaru pengamatan ground base maupun space base, serta metode ,
model dan data untuk aplikasi penelitian Atmosfer maupun Ionosfer .Pada kajian makalah ini telah dilakukan
analisis, penggunaan Atmosferik radar dan kombinasi dengan data Satelit serta hasil simultan pengukuran
dinamika Atmosfer bumi dan Ionosfer, diharapkan dapat memberikan informasi tingkat keberhasilan bagi
pengguna Komunikasi radio dan minimisasi eror bagi Navigasi untuk meningkatkan akurasi bagi penentuan
posisi.
Kata kunci : radar, medium disversif, Ionosfer, komunikasi radio, navigasi.
1.
PENDAHULUAN
Hamburan
dan
refleksi
gelombang
elektromagnetik pada ketidakteraturan indeks bias
atmosfir bumi telah menjadi subyek penelitian sangat
penting dalam radio sains. Refleksi total pada
gelombang frekuensi tinggi merupakan mekanisme
utama untuk mempelajari ionosfer dengan radar HF
seperti halnya Ionosonda.
Hamburan balik dari ketidakteraturan di atmosfer dan
ionosfer pada spektrum frekuensi tinggi diketahui
setelah penemuan teknik radar, teknologi
ini
merupakan sarana paling efektif untuk mempelajari
atmosfer dan ionosfer.
Demikian pula hamburan Thomson radar atau
yang dikenal dengan· MST (Mesosfer Stratosfer
Troposfer) radar telah terbukti sangat penting bagi
studi tentang lingkungan bumi dari rentang beberapa
kilometer hingga ketinggian lebih dari 1000 km.
Beberapa review tentang teori, teknik dan hasil yang
tersedia[ ], kajian tentang referensi ini pada dasarnya
Sejarah tentang "Radio Deteksi And Ranging"
(RADAR) perkembangan awal pada abad kesembilan
belas / awal abad kedua puluh,pada tahun 1904 paten
untuk deteksi benda logam jauh menggunakan
gelombang listrik diberikan kepada Hulsmeyer
Christian dari Jerman. sedangkan penelitian intensif
baru mulai pada tahun 1930 ,pemanfaatannya dengan
tujuan menggunakan teknik radar untuk aplikasi
militer.
Selama perang Dunia II, teknologi dan sistem
radar tumbuh pesat.,dalam tahun-tahun berikutnya
peranan
penelitian terus berkembang tentang
kemampuan radar. Sejak ditemukannnya teknologi
seperti Synthetic-Aperture Radar (SAR) dan
pengembanagn lebih lanjut diperuntukan bagi aplikasi
non militer.
1
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
berhubungan dengan koheren dan inkoheren pada
atmosfer rendah dan tengah, yang dapat digunakan
untuk studi iregularitas pada lapisan F ionosfer
maupun lapisan E sporadis.
Untuk mendeteksi gangguan komunikasi dan
navigasi ,berawal pada pemahaman dinamika media
propagasi Ionosfer. Sumber variabilitas ionosfer telah
kita ketahui bersama bahwa gangguan utama
iregularitas ionosfer berasal dari Matahari dan tingkat
aktivitas medan magnit bumi, pada kondisi relatif
tenang iregularitas ionosfer berasal dari interaksi
gelombang gelombang atmosfer
seperti halnya
Atmospherics Gravity Wave( AGW), Tide,
dan
Planetary Wave ( PW) , menurut defines AGW ( are
disturbances which are allowed to propagate as a
consequence of buoyant forces present in the
atmosphere), tdimana terjadi transfer energy dan
momentum setiap harinya sebesar 10 16 Joule secara
vertikal yang dapat mencapai ketinggian lapisan
Ionosfer hingga menyebabkan ketidakstabilan,
sehingga memicu terjadinya iregularitas di Ionosfer,
kondisi ini yang dapat menimbulkan gangguan
komunikasi radio dan satelit , untuk memahami
perilaku dinamika Ionosfer dan Atmosfer diperlukan
sebuah tool yang dapat mengkaji dengan melakukan
pengukuran jarak jauh mengggunakan tehnik radar,
dari berbagai pengggunan radar untuk studi ionosfer
bumi dan atmosfer
berdasarkan fungsi dan
penggunaan spectrum frekuensi terbagi menjadi HF
radar dan MF radar serta VHF radar, analisis data
output dari masing masing radar memvisualisasikan
kondisi dinamis fenoma di atmosfer bawah hingga
ketinggian Ionosfer.
Secara khusus teknik ini paling sesuai untuk
pengamatan terus-menerus pada daerah tertentu, yang
tidak mungkin dengan teknik lain seperti roket ataupun
satelit. Kombinasi pengukuran dengan radar maupun
data satelit meningkatkan hasil yang lebih signifikan
tentang karakteristik dan analisis fisis fenomena di
Atmosfer maupun Ionosfer bumi kita.
2.
Pengukuran lonospheric dan Atmosfer radar
beroperasi pada kisaran frekuensi
MF medium
frekuensi dan UHF frekuensi ultra-tinggi digunakan
untuk memahami struktur dan dinamika dari
Troposfer, Stratosfer, Mesosfer, ionosfer dan
thermosphere tersebut, serta bahkan sampai dengan
Eksosphere .
Tabel.1 Spektrum frekuensi radar Atmosfer.
2.1 Ionosonda.
Ionosonda atau Radar HF berfungsi untuk
mengetahui profil kerapatan Ionosfer sebagai fungsi
ketinggian, prinsip kerjanya, fungsi Ionosonda adalah
memancarkan gelombang radio frekuensi tinggi,
menyapu dari frekuensi rendah ke tinggi, mengukur
waktu yg diperlukan bagi propagasi sinyal dan
kembali dipantulkan dari lapisan ionosfer.
Seperti telah kita ketahui penjalaran pulsa
frekuensi radio lebih lambat (kecepatan grup) di
ionosfer dari pada di ruang hampa, sehingga tinggi
semu terekam bukan tinggi sebenarnya.
Untuk frekuensi mendekati maksimum frekuensi
plasma pada lapisan tertentu, tinggi semu cenderung
menjadi tak terbatas karena gelombang harus
menempuh jarak efektif hingga pada kecepatan nol.
ionogram dapat memberikan hubungan antara
gelombang radio dan frekuensi ketinggian semu
lapisan yang dipantulkan ionosfer.
Dari ionograms, nilai-nilai
karakteristik
ketinggian virtual hE, hF1 dan hF2 dan frekuensi kritis
foF1 dan foF2 dapat diskalakan secara manual atau
digital. Modern ionosonde (digisonde) ionogram skala
rutin seperti pada contoh ionogram Gambar. 1.
PRINSIP PENGUKURAN.
Radar (Radio Detection And Ranging) adalah
cara untuk mendeteksi dan studi target dari jarak jauh
dengan mengirimkan sebuah pulsa radio dalam arah
sasaran dan mengamati refleksi dari gelombang pada
dasarnya berupa echo gelombang radio, berberapa
pengamatan radar dikelompokan menjadi ,target range,
target angles( azimuth dan elevasi), target size (radar
cross section) ,target speed (Doppler), target features
(imaging). Pada makalah ini dibatasi pada
pemanfaatan untuk deteksi Atmosfer dan Ionosfer.
Radar untuk deteksi iregularitas ionosfer telah lama
berkembang sejalan dengan kemajuan teknologi,
kemampuan dari beberapa radar serta jangkuan
wilayah pengukuran untuk , HF, VHF diklasifikasikan
berdasarkan fungsinya berikut ini ditunjukan Tabel 1.
frekuensi dan rata2 power yang digunakan;
Gambar.1.1 Trace output dari Ionosonda berupa
ionogram
2
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
output dari ionogram yang biasa dihasilkan setiap 15
menit pengukuran merupakan gambaran kondisi
lapisan ionosfer sinyal echo balik dipantulkan terhadap
ketinggian dan frekuensi yang dapat dipantulkan, dari
pengamatan routin ionogram dapat diketahui pola dan
karaktersitik dari ionogram dengan melakukan skaling
trace ionogram secara manual mapun otomatis, dari
pengukuran diperoleh juga anomaly ionogram yang
berkaitan denan kondisi lebih dinamis di lapisan
ionosfer, seperti halnya pada contoh ionogram berikut.
Untuk mengetahui
dari dua kurva mewakili
gelombang ordiner dan extraordiner. Kurva dengan
frekuensi tinggi fxF1 dan fxF2 adalah gelombang
extraordiner, pemunculan extraordiner ini bisanya
dikaitkan dengan propagasi sinyal tegak lurus terhadap
garis gaya medan magnit bumi. Beberapa peristiwa
yang berpengaruh pada propagasi di Ionosfer
munculnya lapisan Esporadis dan lapisan Spread F
,pada ionogram ini menunjukan fenomena di ionosfer
terjadi prose fisis iregularitas ionosfer yang bersumber
dari plasma buble sejalan dengan terjadinya AGW,
berikut ini gambar ionogram Spread F yang dapat
dikatagorikan menjadi dua trace meliputi range spread
atau frekuensi spread.
adalah ukuran suhu ionosfer yang dapat berbeda untuk
ion dan elektron.
Bentuk spektrum adalah fungsi sensitif dari rasio
temperatur elektron dan ion. Karena campuran ion dan
elektron (juga dikenal sebagai plasma) adalah selalu
bergerak selain gerak termal, sebuah pergeseran
keseluruhan spektrum dapat dideteksi dari mana
kecepatan ion dan elektron dapat disimpulkan. Prinsip
dasar pengukuran temperatur, tekanan dan kecepatan
angin dijelaskan sebagai berikut, Elektron di ionosfer
adalah target radar elektron ini dapat menghamburkan
gelombang radio.
Kekuatan dari echo yang diterima dari ionosfer
mengukur jumlah elektron dapat menghamburkan
gelombang radio atau apa yang kita sebut dengan
tekanan electron. Beberapa elektron bergerak karena
panas dalam hal ini echo tersebar echo akan berisi
berbagai frekuensi yang dekat dengan frekuensi
pemancar. Dengan naiknya suhu, elektron bergerak
lebih cepat, jadi, radar dapat berperan seperti
termometer dan mengukur suhu ionosfer.
Ketika sebuah elektron terlepas dari sebuah atom,
atom menyisakan yg disebut ion.gas ion dapat
memiliki temperatur yang berbeda dari elektron gas,
elektron / campuran ion dikenal sebagai plasma dan
biasanya bergerak (seperti angin kita), Sehingga
incoherent radar dapat juga mengukur kecepatan
angin.
2.3 Deteksi dengan satelit GPS.
Gambar. 1.2 Trace ionogram Spread F.
Range spread F menggambarkan kondisi di mana
terjadi beberapa echo pada ketinggian yang berbeda
untuk masing-masing frekuensi sedangkan Frekuensi
Spread F merujuk pada kasus dimana terjadi beberapa
echo pada frekuensi yang berbeda untuk
masing-masing ketinggian.
2.2 Incoheren backscatter radar
Radar scater inkoheren adalah teknik paling
powerfull untuk studi ionosfer bumi dan interaksi
dengan atmosfer atas, magnetosfer, dan medium
interplanetary. Teknik ini didasarkan pada prinsip
radar yang merupakan teknik untuk mendeteksi dan
mempelajari sasaran jauh dengan transmisi gelombang
radio ke arah sasaran dan mengamati refleksi
gelombang.
Target dari setiap radar tersebar inkoheren adalah
elektron yang terdiri dari ionosfer. Karena jumlah
energi yang tersebar oleh masing-masing elektron
dikenal, kekuatan echo diterima dari ionosfer
mengukur jumlah elektron dalam volume hamburan,
sehingga kerapatan elektron. Lebar dari spektrum
3
GPS merupakan satelit navigasi yang dapat
berfungsi sebagai“tools”penelitian ionosfer, konstelasi
GPS terdiri dari 24 satelit navigasi yang mengelilingi
bumi setiap 12 jam dan secara kontinu memancarkan
sinyal radio membawa sinyal informasi navigasi serta
informasi lainnya yang pemanfaatannya untuk
penelitian transionosferic propagation, dua sinyal
pancar dari satelit GPS ( band L ) secara simultan dari
berbagai sudut elevasi dan azimuth mengalami delay
time pada penerima di bumi, keadaan demikian dapat
menggambarkan keadaan fisis ionosfer setempat,
pemanfaatan lainnya dapat mengetahui terjadinya
perubahan random fasa dan amplitudo sinyal dengan
mengamati perubahn C/No dari sinyal yang diterima
dibumi, akibat lainnya menyebabkan degradasi sinyal
GPS setelah menembus ionosfer keadaan demikian
mengindikasikan adanya iregularitas di ionosfer dan
peran ionosfer sebagai medium dispersif.
Dalam penurunan kerapatan plasma yang
disebabkan oleh gelembung plasma, iregularitas
plasma dengan berbagai ukuran skala spasial terjadi
(Basu et al., 1.978). ketika sinyal radio melewati
bagian kecil iregularitas kerapatan plasma ionosfer
menghasilkan fluktuasi amplitudo sejak terjadi
iregularitas
menghasilkan
hamburan
difraksi.
Fenomena ini dikenal sebagai sintilasi amplitudo.
Ukuran
skala-iregularitas
yang
menyebabkan
amplitudo sintilasi sesuai dengan skala pertama
Fresnel ditunjukkan oleh √2 x , di mana
adalah
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
panjang gelombang radio dan z adalah ketinggian
ionosfer. Dalam hal gelombang radio GPS, skala
Fresnel sekitar 300-400 m karena frekuensi L1 GPS
adalah 1,57542 GHz dan ketinggian ionosfir sekitar
300-400 km. Oleh karena itu, terjadinya gelembung
plasma dapat dideteksi oleh sintilasi pengukuran GPS
(Ogawa et al., 2008).
3.
Mekanisme
berdampak
Navigasi.
iregularitas
Ionosfer
yang
pada komunikasi radio dan
Gravity wave dan planetary wave diakui menjadi
bagian yang bertanggug jawab akibat ketidak pastian
dalam hal prediksi propagasi gelombang radio di
Ionosfer dan forcasting
terhadap kebutuhan
telekomunkasi.dengan alasan demikian diperlukan
penguasaan pengetahuan untuk studi tentang kopling
antara Atmosfer bawah dan Atmosfer atas yang tujuan
akhirnya memahami karakteristik fisis Ionosfer untuk
aplikasi komunikasi dan navigasi. Dari kajian ini
terdapat 3 buah radar untuk mendeteksi iregularitas
Ionosfer yang mempengaruhi kinerja komunikasi radio
dan Navigasi, HF radar/Ionosonda, MF radar dan VHF
radar gelombang AGW mendetekasi adanya gravity
wave, tide dan planetary wave dari analisis periodisitas
yang diperoleh dari data pola angin netral meridional
maupun zonal yang terekam oleh MF radar, Gravity
wave dan planetary wave memberikan kontribusi
energy dan masa pada lapisan E ionosfer gelombang
angin netral menghasilkan medan listrik didareah E
atau yang dikenal dngan efek dynamo dan bergerak
hingga ke lapisan F pada kondisi ini terjadi drift ( ExB
) terjadi pergerakan keatas yang terjadi pada siang
hari, ketika malam hari kembali ke wilayah semula
(fountain effect) kondisi demikian menghasilkan
kerapatan di puncak dan akan menghilang pada tengah
malam , sejalan fenomena diatas dari sisi lain
pengamatan dengan Ionosonda pada ionogram terekam
adanya trace Spread F pada malam hari maupun
peristiwa Sporadis E, siang hari hal ini
mengindikasikan terjadinya iregularitas di lapisan
Ionosfer, dengan melihat pengaruhnya pada propagasi
satelit GPS simultan pengukuran yang disebabkan
plasma buble di daerah anomaly ekuator.
Berdasarkan beberapa hasil penelitian terdahulu
disimpulkan bahwa peristiwa sintilasi paling sering
terjadi di daerah ekuator dan kutub magnet. Kondisi
ionosfer dikaitkan dengan adanya anomali ekuator
(“crest region“), yang disebabkan oleh interaksi
pergerakan elektron dengan medan magnit bumi yang
dikenal dengan “fountain effect“. Anomali ini
terbentuk beberapa jam setelah matahari terbenam dan
menghilang pada tengah malam. Pada “crest region”
sering terjadi sintilasi dan menimbulkan perubahan
TEC yang besar sehingga menyebabkan kesalahan
pada penentuan posisi berbasis satelit maupun
gangguan pada sinyal satelit komunikasi. Secara
umum proses coupling diatas dapat digambarkan
dengan diagram yang ditampilkan sebagai berikut;
Gambar 3.1 Blok diagram mekanisme gangguan pada
komunikasi dan navigasi
4.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk kajian pada makalah ini telah dilakukan
ploting dan analisis data untuk mengetahui perilaku
dari iregularitas ionosfer yang mempengaruhi tingka
keberhasilan komunikasi radio dan navigasi
berdasarkan hasil pengamatan menggunakan radar dan
veifikasi dengan peristiwa yang terekam oleh satelit
GPS sejalan dengan peristiwa sintilasi
Gambar 4.1 Ionogram non spred F dan Spread F
MF radar memberikan output pola zonal (arah Timur –
Barat) dan meridional ( arah Utara – Selatan ) yang
diperlihatkan gambar berikut, variansi GW pada
ketinggian yang sama di Kototabang dan
Pameumpeuk,
4
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
menghasilkan kinerja penerima dengan akurasi yang
sangat rendah.
Gambar 4.2 Variansi zonal dan meridional MF radar
dan VHF radar .
Telah dilakukan ploting waktu variasi musiman dan
lokal FAI diamati di Kototabang yang terletak di
lintang rendah magnetik. FAI diamati dapat
diklasifikasikan menjadi dua jenis; FAI disertai
dengan buble plasma ekuator, dan yang lainnya FAI
mirip dengan yang telah diamati di lintang tengah-.
Pengamatan telah dilakukan dan secara rutin radar
VHF Backscatter beroperasi pada frekuensi 30,8 MHz
Kototabang sejak Februari 2006. Dari data VHF radar
rentang pengamatan 2006 sampai 2007 hasil ploting
power echo dari VHF radar pada frekuensi 30.8 MHz
terjadi antara jam 20 s/d 6 pagi lokal time terlihat
peniningkatan SNR pada tingkat indeks S4 pengukuran
ini adalah sekitar 0,2. jumlah kejadian tertinggi antara
2.000-0.100 LT sekitar equinox Maret tahun 2006.
jumlah kejadian yang tinggi ini bertepatan dengan
kejadian FAI ,namun GPS sintilasi tidak diamati pada
pasca-tengah malam pada bulan Mei-Agustus, ketika
FAI F-region yang diamati oleh radar VHF Otsuka et.
al.. (2006) telah menganalisis data yang diperoleh di
sintilasi GPS Kototabang dalam dua tahun (20032004) dan mengungkapkan bahwa sintilasi sering
terjadi antara 2000 - 0100 LT di ekuinoq dan tingkat
kejadianya adalah lebih tinggi pada bulan Maret-April
dari selama September-Oktober. asimetri ini yg
panjangnya siang dan malam sama-sama dalam tingkat
kejadian sintilasi GPS konsisten dengan hasil
pengamatan. Namun demikian, tingkat kejadian pada
tahun 2006 dan 2007 lebih rendah dari tahun 20032004. Seiring terjadinya S4 terjadi degradasi sinyal
bervariatif antara 5- 10 dB, dilakukan pula analisis
masing masing satelit visibel diperoleh sejumlah
satelit yang terpengaruh ketika terjadi sintilasi
ionosfer, sejumlah satelit mengalami reduksi sehingga
perioda waktu tersebut dihindari untuk kegiatan
pengukuran navigasi dan komunikasi karena
Gambar 4.3 Ploting echo VHF radar dan GPS
Sintilasi.
Simultan pengukuran dimatai padaVHF radar dan GPS
Sintilasi menunjukan adanya korelasi untuk bulan
tertentu pada waktu local yang sama
Gambar 4.4 Ploting echo power VHF radar
Untuk mengetahui global iregularitas Ionosfer
pada lokasi yang berbeda Bandung dan Kototabang
ternyata jumlah kejadian S4 dan Sphi pengamatan
dengan penerima GPS menunjukan hasil yang
signifikan antara kejadian S4 dan iregularitas yang
diamati oleh power echo VHF radar pada lapisan F
seperti diperlihatkan pada Gambar 4.5.
Indeks S4 dan Sphi merupakan standart deviasi
dari sinyal GPS yang diterima terhadap rata2, yang
menunjukan level aktif pada skala maksimum 1 baik
untuk skala fluktuasi amplitudo maupun fluktuasi fasa.
Terdapat hubungan matematis antara kejadian level
indek amplitude terhadap decibel ( dB) penurunan
sinyal yang diterima pada kondisi ekstrem bias
mencapai lebih dari 20 dB, diperlihatkan pada
rangkaian gambar 4.6 ,dimana ditunjukan fluktuasi
Total Electron Content ( TEC), fluktuasi amplitude
dan fasa serta ploting signal to rasio yang
mengakibatkan terjadinya break-line pada lock time
dari sinyal GPS yang terekam.
5
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
Kondisi
dan
indikasi
demikian
akan
mempengaruhi kinerja dari penerima GPS yang
menjadi tumpuan untuk pengukuran navigasi maupun
untuk deteksi komunikasi satelit.
Ionosfer dari berbagai pengggunan radar untuk studi
ionosfer bumi dan atmosfer.
Aplikasi Ionosferik Radar dan HF Radar, MF radar
maupun VHF radar memberikan kontribusi beharga
bagi pemahaman dan peningkatan pengetahuan kita
tentang variabilitas kerapatan plasma. Pemahaman
tentang fisis AGW , Planetary wave diperlukan untuk
mengetahui proses transfer energi dari bawah ke atas
sejalan dengan iregularitas ionosfer yang bersumber
dari atmosfer bawah permukaan bumi.
Dengan analisis data kombinasi pengamatan HF radar,
VHF radar dan Satelit GPS dapat mendeteksi
iregularitas ionosfer yang berpotensi pada gangguan
komunikasi radio , komunikasi satelit maupun navigasi
akurasi untuk pengukuran posisi.
Penurunan desibel pada propagasi sinyal satelit ketika
terjadi iregularitas di ionosfer dipicu oleh AGW akan
berpengaruh pada rendahnya tingkat keberhasilan bagi
pengguna Komunikasi radio dan komunikasi satelit,
upaya pada kajian ini memberikan informasi tentang
minimisasi eror bagi Navigasi untuk peningkatan
akurasi.
Gambar 4.5 Pengamatan jumlah kejadian S4 di
Bandung dan echo VHF radar tahun 2008.
Posisi geografi Indonesia akan sangat
dipengaruhi oleh iregularitas di Ionosfer sehingga
ketika terjadi deplesi plasma buble di Ionosfer yang
mengakibatkan iregularitas propagasi transionsofer
sinyal GPS akan mengalami degradasi hingga
beberapa decibel akibat fluktuasi dari singnal to noise
ratio serta terjadi lock time pada L1 frekuensi.
6.
DAFTAR REFERENSI
[1]. A.W Wernick et.al Ionospheric irregularities
scintillation and its effect on System,Actageophysica
Polonica,Vol 52,2004.
[2]. Andrew M.Smith,et.all,GPS Scintillation in the high
artic associated with an auroral arc, Space weather,
Vol,2008.
[3]. Fremouw E.,J.Akira Ishimaru,Scintillation Index and
mean apparent radar cross section on monostatic and
Bistatic paths,1998.
[4]. Beniguel,Global Ionospheric Scintillation Model
Ver.5, IEAA,ITU,2004.
[5]. Bowman, G. G., Upper atmosphere neutral-particle
density variations compared with spread-F occurrence
rates at locations around the world, Ann. Geophysic,
10, 676-682, 1992.
[6]. Chandra, H., Som Sharma, M. A. Abdu and I. S.
Batista, Spread-F at anomaly crest regions in the
Indian and American longitudes, Adv. Space Res., 31,
3, 717-727,
[7]. Ionospheric Scintillation Monitor ,User Manual
GISTM,Ver1.0,2006.
[8]. Otsuka, Y., K. Shiokawa, and T. Ogawa, Equatorial
ionospheric scintillations and zonal irregularitydrifts
observed with closely-spaced GPS receivers in
Indonesia, J. Meteor. Soc. Japan, 84A, 343-351,2006.
Gambar 4.6 Ploting S4 dan Sphi serta Lock time dan
konversi S4 terhadap lost signal.
5. KESIMPULAN
Untuk mendeteksi gangguan komunikasi dan
navigasi ,bermula pada pemahaman dinamika media
propagasi Ionosfer. Sumber variabilitas ionosfer telah
kita ketahui bersama bahwa gangguan utama
iregularitas ionosfer berasal dari Matahari dan tingkat
aktivitas medan magnit bumi, pada kondisi relatif
tenang iregularitas ionosfer berasal dari peningkatan
atmosferik gravity wave, pasang surut dan planetary
wave, dimana terjadi transfer energy dan momentum
secara vertikal yang dapat mencapai ketinggian lapisan
6
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
Unjuk Kerja Algoritma SAGE untuk Karakterisasi Statistik Parameter
Spasial dan Temporal Sinyal Lintasan Jamak
dengan Antena Array Kubus
Firdaus, P. Handayani, G. Hendrantoro
Teknik Elektro - ITS
Kampus ITS Sukolilo - Surabaya 60111
Telp. 031 5947843 Fax. 031 5933228
firdauspnp@elect-eng.its.ac.id & puji@ee.its.ac.id & gamantyo@ee.its.ac.id
ABSTRAK
Pada penelitian ini akan dilakukan karakterisasi parameter spasial dan temporal sinyal lintas jamak menggukan
algoritma SAGE (Space-Alternate Generalizad Expectation-maximazitation). Pada makalah ini diberikan hasil
awal dari penelitian berupa unjuk kerja algoritma SAGE dalam RMSE untuk estimasi DoA, DoD, delay dan
amplitudo komplek berdasarkan simulasi menggunakan antena array kubus. Simulasi menunjukkan algoritma
berkerja dengan baik untuk estimasi parameter-parameter tesebut sehingga memungkinkan diterapkan pada
pengukuran untuk mendapatkan karakterisasi lintas jamak dalam gedung.
Kata Kunci : Algoritma SAGE, DoA, DoD, Delay, amplitudo komplek, antena array.
(Multiple Signal Clasification) dan ESPRIT
(Estimation of Signal Parameters via Rotational
Invariance Technique) yang memberikan kinerja yang
jelek untuk sinyal yang berkorelasi [1].
Aplikasi algoritma SAGE telah banyak digunakan
untuk permasalahan estimasi parameter kanal lintasan
jamak. Seperti yang telah dilakukan Fleury dkk. pada
[2] yang mempelajari lingkungan time invarian dan
time variant. Versi SAGE domain frekuensi juga telah
diusulkan oleh chong dkk. pada [3] menggunakan
sistem SIMO (Single Output Multiple Output).
Matthaiou dkk. mengembangkan peneltian dengan
menerapkan algoritma SAGE sistem MIMO pada [1].
Tetapi antena yang digunakan masih berupa antena
array linier dengan spasi sama (Uniform Linear
Array), dimana dengan antena ini hanya memberikan
informasi azimuth pada DoA dan DoD. Pada
penelitian ini dikembangkan pada antena array kubus
yang memunngkinkan didapat informasi azimuth dan
elevasi DoA dan DoD untuk mendapatkan
karakteristik statistik yang lebih lengkap untuk
menggambarkan mekanisme propagasi.
Penelitian ini dibagi menjadi dua bagian yaitu
simulasi estimasi parameter kanal menggunakan
algoritma SAGE pada antena array kubus dan
pengukuran untuk mendapatkan karakterisasi
propagasi didalam gedung. Pada makalah ini akan
dibahas bagian pertama dari penelitian ini. Tujuan
dari simulasi adalah mempersiapkan implementasi
1. PENDAHULUAN
Perkembangan sistem komunikasi radio bergerak
harus memenuhi peningkatan permintaan untuk
kapasitas transmisi. Solusi yang potensial untuk hal
tersebut adalah penggunaan sistem komunikasi
Multiple-Input Multiple-output (MIMO) yang
menggunakan antena array pada sisi kirim maupun
sisi terima. Dimana dengan sistem ini meningkatkan
troughput terutama pada lingkungan yang banyak
terjadi hamburan.[1].
Mempertimbangkan kondisi stokastik dari kanal
radio maka diperlukan model yang dapat digunakan
untuk menggambarkan mekanisme propagasi yang
akhirnya memungkinkan dilakakuan prediksi unjuk
kerja dari pengembangan sistem wireless kedepan.
Dalam permasalahan MIMO, model kanal dua arah
dibutuhkan untuk memperkirakan parameter angular
dan temporal dari masing-masing sinyal disisi kirim
dan terima. Dengan demikian komponen lintas jamak
harus diidentifikasi dan di analisa berdasarkan waktu
kedatangan (time of arrival, ToA), arah kedatangan
(Direction of Arrival,DoA) arah keberangkatan
(Direction of Departure,DoD) serta amplitudo
kompleks [1].
Ada beberapa metoda yang telah digunakan untuk
estimasi sinyal. Pada penelitian ini digunakan
algoritma SAGE yang memberikan hasil estimasi
lebih baik dibanding algoritma konvensional MUSIC
7
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
H ( k ) S ( k ; Φl ) N ( k )
algoritma SAGE dengan simulasi mendekati kondisi
riil sehingga memungkinkan digunakan pada data
hasil pengukuran.
L
dimana s(k;Φ l ) l a (φl , θl ) d T (φl , θl )e j 2 l f k adalah
komponen gelombang ke l. a(φ, θ ) , d (φ, θ ) adalah
Steering vektor penerima dan pemancar, sedangkan
T adalah operasi transpose. N(k) adalah white noise
gaussian ruang.
2. SINYAL DAN MODEL KANAL
Model sistem komunikasi terdiri dari pemancar
(Tx) dan penerima (Rx) yang memungkinkan
propagasi sinyal dalam medan jauh. Untuk kondisi ini
akan ada L lintasan propagasi yang terjadi pada
sistem. Jika digunakan antena array pada pemancar
dan penerima dimana pada pemancar terdiri dari N
elemen dan antena penerima terdiri dari M elemen.
Sehingga respon impuls dari sistem dapat dituliskan
sebagai [1],[3]
h( τ,θ R , R , θT , R )
L
l 1
l
3. ESTIMASI GAMBUNGAN PARAMETER
KANAL MENGGUKANAN ALGORITMA
FD- SAGE 3D
Algoritma SAGE secara prinsip adalah
pengembangan dari algoritma EM yang menghitung
ML (Maximum likelihood) estimator dari parameter
yang tidak diketahui dengan cara berurutan.
Penurunan dari algoritma berdasarkan pada complete
data (tidak dapat diamati) dan incomplete data (dapata
diamati). Pada masing-masing iterasi SAGE ini,
hanya subset dari parameter yang di update
sedangkan parameter yang lain bernilai tetap[1].
Pengembangan algoritma SAGE pada domain
frekuensi (FD) mempunyai dua tujuan[2]. Pertama
alat ukur yang digunakan merupakan alat ukur yang
dapat menyimpan data dalam domain frekuensi
kompleks . Oleh karena itu data juga diproses dalam
domain frekuensi. Tujuan kedua adalah membantu
dalam pemodelan dalam domain frekuensi.
Sebagaimana algoritma EM dan algoritma SAGE
standar, FD-SAGE 3D berdasarkan pada dua langkah
yaitu ekspectation step (E-step) dan maximization step
(M-step)[1][2]. Dua langkah ini diulangi sampai
konvergen tercapai. Dalam algoritma SAGE standar,
selama E-step, data lengkap dari lintasan ke-l,
ˆ (k ; ˆ ' ) diperoleh dengan mengurangkan hasil
Y
l
estimasi seluruh L lintasan kecuali lintasan ke- l dari
data tidak lengkap H (n ) . Penulisan dalam frekuensi
domain :
* δ (τ τ l )δ ( R R , l )
δ ( R θ R ,l )δ ( R R ,l )δ ( R θT , l )
θ
dimana (*) adalah operasi konvolusi, τ l , R ,l , R,l ,
T ,l , θ T,l dan l adalah delay, azimuth DoA,
elevasiDoA, azimuth DoA, Azimuth DoD, elevasi
DoD dan amplitudo kompleks dari lintasan ke l.
Fungsi alih ruang-frekuensi yang berhubungan
dengan (1) dengan transformasi fourier satu dimensi
dikalikan dengan domain delay dituliskan sebagai
berikut :
H ( f , m, n)
e
L
l 1
l
j 2πf k τ l
al , n dl , m N n, k
(2)
dimana f, m, n adalah frekuensi, dimensi spasial
terima dan dimensi spasial kirim. a l,n dan dl,m adalah
steering vector elemen ke k dari penerima dan
pemancar sedangkan Nn,k adalah noise AWGN pada
elemen ke n. Secara umum steering vector dari MPC
ke l pada elemen array ke n dtuliskan sebagai berikut :
al , n ( l , l ) e j (( r x ) sin l cos l ( r y ) sin l sin l ( r z ) cos l )
(4)
l 1
ˆ (k ;
ˆ ' ) H(k ) S(k;
ˆ' )
Y
l
l'
l '1
l 1
(3)
(5)
dimana Yˆ l ( k ; ˆ ' ) adalah data lengkap dan H(k)
adalah data tidak lengkap. Prosedur memperbaharui
koordinat untuk mendapatkan parameter " dari
masing masing gelombang berdasarkan pada estimasi
' yang disebut dengan M-step dan dituliskan
sebagai berikut :
dimana r adalah vektor posisi elemen ke n, x, y, z
adalah vektor satuan sepanjang sumbu x, y, z, dan β
adalah wave number pada frekuensi center. Untuk
memudahkan pemahaman disini seluruh parameter
disusun
dalam
satu
vektor
menjadi
[ τ l ,φR ,l , θ R ,l , φT , l , θT ,l , βl ] . Dengan memisalkan ada
K sampel frekuensi, maka dapat dirumuskan fungsi
alih yang tergangguan noise pada sampel frekuensi ke
k dengan 1 k K sebagai berikut :
τˆl " arg max z τ,φˆ R ,l' , θˆR ,l ' , φˆT ,l' , θˆT ,l ' ; Yˆ l (k ; ˆ ' )
8
2
(6a)
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
(6b)
(6c)
(6b)
(6c)
φˆ R ,l " arg max z τ " ,φR , θˆR ,l ' , φˆ T ,l' , θˆT ,l ' ; Yˆ l (k ; ˆ ' )
2
ˆ (k ;
ˆ ')
θˆR ,l " arg max z τ " ,φˆ R,l ", θ R , φˆT ,l' , θˆT ,l ' ; Y
l
2
φˆT ,l " arg max z τ" ,φR ,l " , θˆR ,l " , φT , θˆT ,l ' ; Yˆ l ( k ; ˆ ' )
2
ˆ (k ;
ˆ ')
θˆT ,l " arg max z τ" ,φˆ R ,l ", θ R , φˆT ,l " , θˆT ; Y
l
βl
"
1
ˆ (k ;
ˆ ')
z τ ",φˆ R ,l ", θ R , φˆT , l " , θˆT ; Y
l
M N K
Unjuk kerja dari algoritma SAGE diukur dengan
RMSE (root means square error). Pada simulasi ini
pertama kali dihitung RMSE terhadap SNR
menggunakan satu sinyal. Setiap parameter dipilih
secara acak yaitu azimuth dari 0-360, elevasi 0-180,
delay dari 0-800 ns.
Pada gambar 2-5 dapat dilihat RMSE dari azimuth
DoA, Elevasi DoA, delay, azimuth DoD, elevasi DoD
dan amplitudo komplek. Dari gambar 1 dan gambar 2
dapat dilihat bahwa RMSE berkurang dengan
pertambahan SNR. RMSE cukup kecil untuk SNR
diatas 15 dB. Untuk kebutuhan karakterisasi maka
diusahakan pengukuran dengan level daya diatur
sedemikan rupa untuk mendapatkan SNR diatas 15
dB.
2
(6c)
ˆ (n; θ)
z (φˆ '1,l , θˆ '1 ,l , φ'2 ,l , θ '2 ,l , τ 'l ; Y
dimana
fungsi
adalah fungsi cost yang diberikan oleh :
Z a
H
e j 2fk Yl (k )d(φR , θR )
K
( φR , θ R )
k1
RMSE Azimuth dan Elevasi DOA
35
azimuth
elevasi
30
25
RMSE (Derajat)
dimana [.]H adalah hermitian transpose.
Proses pembaharuan ini merupakan proses interasi
pertama dari algoritma 3D FD-SAGE. Estimasi
parameter secara berurutan dan berulang di update
sampai konvergensi tercapai. Amplitudo komplek
kemudian dihitung sebagai normalisasi sinyal output
oleh energi total. Sebagamana metoda iterasi yang
lain, konvergensi algoritma ketika perbedaan dua
estimator berurutan lebih kecil dari threshold yang
didefenisikan.
20
15
10
5
0
0
5
10
15
SNR dB
20
25
30
Gambar 2. RMSE terhadap SNR untuk estimasi azimuth
dan elevasi DOA
RMSE Azimuth dan Elevasi DOD
4. SIMULASI
3.5
azimuth
elevasi
3
Simulasi dilakukan dengan software MATLAB
dengan asumsi antena pemancar dan penerima adalah
antena array dengan geometri kubus dengan jarak
antar elemen ½ . Geometri antena dapat dilihat pada
gambar 1. Steering vector berdasarkan gambar 1.
dapat diturunkan berdasarkan persamaan 3.
Bandwidth 330 MHz dengan rentang frekuensi
2.17 -2.5 GHz. Sampling frekuensi 401 sampel.
RMSE (Derajat)
2.5
2
1.5
1
0.5
0
0
5
10
15
SNR dB
20
25
30
Gambar 3. RMSE terhadap SNR untuk azimuth dan elevasi
DOD
Gambar 1. Geometri antena array
9
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
RMSE Delay
RMSE vs Variasi Jumlah Sinyal
0.84
10
Elevasi DoA
Azimuth DoA
Elevasi DoD
Azimuth DoD
9
0.82
8
0.8
RMSE (Derajat)
RMSE (ns)
7
0.78
0.76
0.74
5
4
3
0.72
0.7
6
2
0
5
10
15
SNR dB
20
25
30
1
0
Gambar 4. RMSE terhadap SNR dari estimasi delay
5
10
15
20
Jumlah Sinyal
25
30
Gambar 6. RMSE terhadap Variasi Jumlah Sinyal
Amplitudo Komplek
0.32
0.3
RMSE Delay vs Variasi Jumlah Sinyal
0.28
RMSE (ns)
0.8
RMSE
0.26
0.24
0.75
0.7
0.65
0.22
5
0.2
10
15
20
25
Jumlah Sinyal
RMSE Magnitudo Lintasan vs Variasi Jumlah Sinyal
30
0.2
0.16
0
5
10
15
SNR dB
20
25
RMSE (Volt)
0.18
30
Gambar 5. RMSE terhadap SNR untuk estimasi amplitudo
komplek.
0.15
0.1
0.05
0
Dari gambar 4 dapat dilihat bahwa estimasi delay
cukup kecil antara 0.7 – 0.84 ns berada dibawah
resolusi delay 2.5 ns. Sedangkan RMSE amplitudo
kompleks menurun dengan pertambahan SNR.
Semakin kecil kesalahan aplitudo komplek maka
semakin baik pemisahan lintasan yang berdaya cukup
besar yang merupakan lintasan yang memberikan
kontribusi cukup besar dipenerima.
Unjuk kerja berikutnya adalah RMSE terhadap
variasi jumlah sinyal. Pada simulasi ini sinyal
divariasikan dari 5 sampai 30 sinyal, kemudian
dihitung RMSE total sinyal. Hasilnya dapat dilihat
pada gambar 6 dan gambar 7. dimana semakin besar
jumlah sinyal semakin besar RMSE estimasi sudut.
Dari gambar 6 terlihat bahwa estimasi DoD lebih
akurat dibanding estimasi DoA. Seadangkan estimasi
delay rata-rata pada nilai 0.7 ns, dan estimasi
amplitudo komplek semakin turun terhadap
penambahan jumlah sinyal.
5
10
15
20
Jumlah Sinyal
25
30
Gambar 7. RMSE Delay Magnitudo terhadap Variasi
Jumlah Sinyal
5. KESIMPULAN
Dari hasil simulasi dapat dilihat bahwa kinerja
algoritma SAGE cukup baik untuk estimasi DoA,
DoD, Delay dan amplitudo komplek. Hal ini bisa
diamati dimana semua parameter menunjukkan
RMSE minimum antara 15-30 dB. Sehingga pada
mengukuran diusahakan mendapatkan nilai SNR
berada diantara 15-30 dB.
DAFTAR REFERENSI
[1] M. Matthaiou, D. I. Lourenson, N. R. Ghods, S.
Salous,”Characterization of an indoor MIMO
channel in Frequency Domain using the 3dSAGE Algorithm”
[2] B.
H.
Fleury,
M.
Tschudin,
R.
Heddergott,“Channel Parameter Estimation in
Mobile Radio Enviroments Using SAGE
Algoritm,” IEEE Journal on selected area in
10
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
communications, Vol. 17, No. 3, pp.434-450.
Maret 1999.
[3] C. C. Chong, C. M. Tan, D. I. Laurenson. S.
McLaughlin”A New Statistical Wideband Spatio
Temporal Channel Model for 5-GHz Band WLAN
System”, IEEE Journal on selected area in
communications, Vol. 21, No. 2, pp.139-150.
Februari 2003.
11
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
Estimasi Arah Kedatangan Sinyal (DOA) Dengan Menggunakan Algoritma
MUSIC Pada Antena Array Kubus
Muhammad Syahroni , Puji Handayani , Gamantyo Hendrantoro
Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya
msyahroni@elect-eng.its.ac.id, puji@ee.its.ac.id, gamantyo@ee.its.ac.id
ABSTRAK
Teknologi antena array adaptif berguna untuk mendeteksi arah kedatangan sinyal (Direction of Arrival – DOA)
bagi komunikasi bergerak, dimana beam antena secara otomatis akan diarahkan pada lokasi dimana sinyal
datang berasal. Salah satu metode untuk mengestimasi DOA secara efektif adalah dengan menggunakan
algoritma MUSIC (Multiple Signal Clasiffication). Pada makalah ini akan dibahas penerapan algoritma MUSIC
pada antena array kubus guna mengestimasi DOA dari berbagai arah sudut elevasi dan azimut. Ketika sinyal
datang pada antena, sinyal akan disusun dalam matrik kovariannya, kemudian dilakukan proses dekomposisi
eigenvalue guna menghasilkan sinyal subspace dan noise subspace. Kemudian DOA sinyal akan diestimasi
berdasarkan pada property orthogonal dari noise subspace sinyal datang dan steering vector antena array
kubus. Hasil simulasi menunjukkan bahwa sinyal akan dapat dideteksi dengan akurat (dengan error deteksi
yang kecil) ketika sinyal berasal dari berbagai sudut elevasi dan azimut dimana error elevasi tertinggi adalah
0.315o dan error azimut adalah 0.325o. Resolusi sudut akan meningkat bersesuaian dengan meningkatnya SNR
dan jumlah sinyal maksimum yang dapat dideteksi secara bersamaan adalah enam sinyal.
Kata Kunci: Arah kedatangan sinyal, DOA, Algoritma MUSIC, Antena Array Kubus
antenna array kubus akan dapat menghasilkan suatu
deteksi yang bagus ketika sinyal datang dari berbagai
sudut elevasi, disebabkan oleh struktur antena nya
yang berupa kubus.
Pada makalah ini akan dilaporkan penerapan
algoritma MUSIC pada antena array kubus. Analisa
akan dilakukan terhadap kualitas sinyal (signal to noise
ratio – SNR), resolusi DOA dan jumlah sinyal yang
dapat dideteksi.
1. PENDAHULUAN
Teknologi antena array adaptif berguna untuk
mendeteksi arah sinyal dan untuk mengatasi fading
bagi komunikasi bergerak. Agar antenna array adaptif
dapat bekerja dengan baik, maka arah kedatangan
sinyal (Direction of Arrival – DOA) harus dapat
diestimasi dengan tepat. Hal ini akan dapat dicapai
dengan menggunakan desain antena yang baik dan
mengembangkan algoritma antena array adaptif yang
tepat [1]
Algoritma MUSIC (Multiple Signal Classification)
dikenal sebagai salah satu algoritma terbaik untuk
mengestimasi sudut arah kedatangan sinyal. Algoritma
MUSIC melakukan proses dekomposisi eigenvalue
dari suatu matriks covariance guna menghasilkan
eigenvector dari sinyal subspace dan noise subspace.
Kemudian arah sinyal akan diestimasi berdasarkan
pada property orthogonal dari noise subspace dan
steering vector [2]. Keuntungan utamanya adalah
diperolehnya suatu sudut resolusi yang baik sehingga
algoritma MUSIC dapat membedakan dua sinyal
datang yang berdekatan.
Tetapi algoritma yang dilakukan selama ini hanya
menggunakan antena array linear dan array plannar.
Hal ini akan menghasilkan deteksi sudut yang bagus
hanya ketika sinyal jamak (multipath signal) berasal
dari elevasi (ketinggian) yang rendah. Ketika sinyal
datang dari sudut elevasi yang tinggi, maka error
deteksi akan menjadi besar [3]. Sebaliknya suatu
2.
MODEL SINYAL DAN ANTENA
Sinyal yang sampai pada antenna array M elemen
adalah berupa kombinasi linear dari jumlah D sinyal
datang dan noise n(t). Sinyal yang diterima pada antena
dapat dinyatakan oleh:
u(t) As(t) n(t) a(θ()s(t) n(t)
D 1
l o
(1)
Sinyal u(t) yang diterima pada antena dinyatakan
dalam bentuk kompleks berupa amplitudo dan fase
pada titik referensi sembarang (misalnya titik origin
dari sistem koordinat). Noise n(t) adalah berupa suatu
vektor komplek, berasal dari sinyal datang atau
dibangkitkan secara internal oleh perangkat penerima.
Steering vektor A adalah bilangan komplek dan
merupakan fungsi dari bentuk geometri suatu antena
array dan fungsi dari sudut sinyal datang s(t). Pada
antena array kubus (gambar 1), steering vektor adalah
12
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
merupakan fungsi dari sinyal datang s(t), baik dari arah
azimuth atau elevasi , dan dapat dinyatakan oleh:
A a( , ) e
j
2
[ e ( , ),r ]
Berikutnya dilakukan proses dekomposisi guna
memperoleh nilai eigenvalue dan eigenvector bagi Ruu
yaitu:
Ruu v vΛ
(7)
Di
SE MINAR RADAR NASIONAL 2010
Prosiding
AAU ADISUCIPTO, YOGYAKARTA
28 - 29 APRIL 2010
Penyelenggara :
Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi
Lembaga Ilmu Pengetahuan indonesia (PPET – LIPI)
Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI-ITB)
International Research Centre for Telecommunication and Radar (IRCTR)
Delft University of Technology (TU Delft) The Netherlands
Asosiasi Radar Nasional (AsRI)
Akademi Angkatan Udara (AAU)
Sponsor :
PT. ROHDE & SCHW ARZ Indonesia
PT. LEN INDUSTRI (Persero)
i
Pr osiding Seminar Radar Nasional 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., ISSN : 1979-2921
Prosiding
Seminar Radar Nasional 2010
ISSN : 1979 - 2921
Hak cipta © 2010 oleh Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi – LIPI
Hak cipta dilindungi undang-undang. Dilarang menyalin, memproduksi dalam segala bentuk, termasuk
mem-fotocopy, merekam, atau menyimpan informasi, sebagian atau seluruh isi dari buku ini tanpa ijin
tertulis dari penerbit.
Prosiding Seminar Radar Nasional / [editor by] Mashury Wahab.
vi + pp.; 21,0 x 29,7 cm
ISBN : 1979 - 2921
Radio Detecting and Ranging (Radar)
Technical editing by Arief Nur Rahman, Taufiqqurachman, and Hana Arisesa,
Cover design by Yadi Radiansah.
Diterbitkan oleh :
Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi (PPET)
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI)
Kampus LIPI Jl. Sangkuriang, Bandung
Telp. (022) 2504661 Fax. (022) 2504659
Website : www.ppet.lipi.go.id
ii
Pr osiding Seminar Radar Nasional 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., ISSN : 1979-2921
SUSUNAN PANITIA PELAKSANA
SEMINAR RADAR NASIONAL
Pelindung
: Deputi Bidang IPT – LIPI
Gubernur AAU
Penanggung jawab
: Kepala PPET – LIPI
Ketua
: Dr. Mashury
Wakil Ketua
: Ir. Yuyu Wahyu, MT
Panitia Lokal AAU
: Kol. Lek. Yoko Wasis T, ST,MT
Letkol. Lek. Arwin D.W. Sumari,ST,MT
Sekretaris
: Noorfiya Umniyati, S. I. Kom
Lisdiani
Bendahara
: Sugiantoro
Seksi-Seksi
Acara
1. Ir. Pamungkas Daud, MT
2. Drs. Agus H, MM.MBA
Registrasi
1. Sulistyaningsih, ST
2. Ir. Sri Hardiati
3. Hana Arisesa, ST
4. Arief Nur Rahman,S.Si
5. Poppy Sumarni
6. M. Mahdi
MC
1. Rr. Widhya Yusi S., SE, MT
2. Lia Muliani Pranoto, ST
Asrot
1. Yudi Yulius Maulana, ST
2. Deni Permana K.
3. Ekojoni P.
Pameran & Perlengkapan
1. Patricius Sriyono
2. Mudjidjat
3. Kusnadhi
4. Aseni
5. Syarif H. Umaran
Publikasi/Makalah
1. Lilis Retnaningsih, S.Si
2. Iqbal Syamsu, MT
3. Taufiqqurrachman,ST
4. Arief Nur Rahman,S.Si
5. Hana Arisesa, ST
6. F.H. Kana
7. Yadi Radiansyah, ST
Dokumentasi
1. Dicky Desmunandar
Konsumsi
1. Anna K.T
2. Akademi Angkatan Udara (AAU)
iii
Pr osiding Seminar Radar Nasional 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., ISSN : 1979-2921
KATA PENGANTAR
Puji dan Syukur kami panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan hidayah-Nya
sehingga Prosiding Seminar Radar Nasional (SRN) IV tahun 2010 ini dapat diselesaikan tepat pada
waktunya.
Penyelenggaraan SRN IV tahun 2010 ini dilakukan bersama oleh PPET-LIPI dan AAU. Tujuan
diadakannya SRN IV ini adalah menjadi sarana sosialisasi dan forum pertukaran informasi antara para
pakar, peneliti, akademisi, pengamat, dan pengguna dibidang Radar, komunikasi tanpa kawat, dan
elektronika pertahanan. Hasil-hasil dari SRN IV ini diharapkan dapat membantu pemerintah dalam
mengatasi permasalahan Radar di Indonesia dalam bentuk usulan teknologi, kebijakan, dan solusi lain.
Kami panitia SRN IV 2010 sangat bergembira dengan antusiasme dari seluruh pembicara tamu,
pemakalah, peserta dan hadirin sekalian dalam event ini karena para pembicara tamu yang hadir
sangat prestisius, jumlah makalah sangat banyak dan jumlah peserta yang lebih besar dibandingkan
penyelenggaraan Seminar Radar pada tahun-tahun sebelumnya.
Akhirnya panitia mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Menneg Ristek RI,
KASAU, Kepala LIPI, Deputi IPT–LIPI, Dirjen Hubla Dephub, Dekan STEI ITB, Director IRCTR TUDelft, Deputi Menristek Bidang Program Riptek, Perwakilan dari MABES TNI-AL, Gubernur AAU dan
seluruh stafnya, peserta dan semua pihak yang telah membantu hingga terselenggaranya acara
Seminar Radar Nasional IV ini.
Yogyakarta, 28 April 2010
Panitia
iv
Pr osiding Seminar Radar Nasional 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., ISSN : 1979-2921
Daftar Isi
Susunan Panitia
............................................................................................................... iii
Kata Pengantar
............................................................................................................... iv
Daftar Isi
............................................................................................................... v
Daftar Makalah
............................................................................................................... vi
v
Pr osiding Seminar Radar Nasional 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., ISSN : 1979-2921
Daftar Makalah
1. Aplikasi Radar Ionosfer untuk deteksi gangguan Komunikasi Radio dan
Navigasi …………………………………………………………………………
Effendy, Nancy.R
2. Unjuk Kerja Algoritma SAGE untuk Karakterisasi Statistik Parameter
Spasial dan Temporal Sinyal Lintasan Jamak dengan Antena Array
Kubus ……………………………………………………………………………
Firdaus, P. Handayani, G. Hendrantoro
3. Estimasi Arah Kedatangan Sinyal (DOA) Dengan Menggunakan
Algoritma MUSIC Pada Antena Array Kubus ………………………………
Muhammad Syahroni, Puji Handayani, Gamantyo Hendrantoro
4. Pengukuran Model Propagasi Outdoor dan Indoor Sistem WiMAX
2.3GHz di Lingkungan Kampus ITB …………………………………………
Arsyad Ramadhan Darlis, Trasma Yunita, Joko Suryana
5. Pengukuran Kanal Propagasi 3.9g Pada Frekuensi 700, 1700, 2000 MHz Di
Lingkungan Outdoor ITB ……………………………………………………..
Sinung Tegar, Henry Andrian, Nomarhinta Solihah, Joko Suryana
6. Antena Mikrostrip Pita Lebar Bentuk “T” dengan Slot Persegi Panjang
untuk Aplikasi Radar Penembus Dinding…………………………………….
Tommi Hariyadi, Achmad Munir, Endon Bharata, Andriyan Bayu Suksmono,
Kusworo Adi, Antonius Darma Setiawan, Donny Danudirdjo
7. Konsep dan Desain Sistem Pemantauan Jarak Jauh berbasis
Mikrokontroller ARM Cortex Pada Radar Plessey AR 325 Commander …
Moh. Arif Sarony, Yudi Satria Gondokaryono, Arwin Datumaya Wahyudi
Sumari
8. Analisa Karakteristik Patch Heksagonal pada Beberapa Jenis Substrat
Dielektrik yang Berbeda untuk Aplikasi Microwave Radar Absorber ……
Frida Kurniasih, Achmad Munir
9. Open Problem pada Fire-Control Radar ……………………………………..
Adha Imam Cahyadi, Budi Bayu Murti, Nur Sulistyowati, Maun Budiyanto
10. Automatic Dependent Surveillance – Broadcast (ADS-B) dan Prospek
Pengaplikasiannya di TNI-AU ………………………………………………...
Arya Putra Kurniawan, Arwin Datumaya Wahyudi Sumari
11. Analisa Numerik Karakteristik Refleksi dan Transmisi dar Material
Artificial Dielectric ………………………………………………...……………
Achmad Munir
12. Pengembangan Teknik De-embedding untuk Pengolahan Data Karakterisasi
Material Microwave Radar Absorber ………………………………………….
Achmad Munir
vi
1-6
7-11
12-15
16-21
22-25
26-29
30-36
37-40
41-44
45-50
51-54
55-58
Pr osiding Seminar Radar Nasional 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., ISSN : 1979-2921
13. Overlaying Radar Data on the Electronic Chart …………………………….
W. Sediono, T. S. Dharmawan, A. A. Lestari
14. The role of university in improving the quality of Human Resouces ………...
Rohani Jahja Widodo
15. Data Ekstraktor Dengan Metode Nearest Neighbor Clustering Pada Radar
Indera ………………………………………………...…………………………
Deni Yulian, A. A. Lestari
16. Sistem Warning dan Blackbox pada ECDIS sebagai Penunjang
Keselamatan Pelayaran ………………………….……………………………
Doddy D. Patriadi dan Wahju Sediono
17. Desain Interface NMEA 0183 Untuk Radar INDERA ………………………
O. D. Winarko, A. A. Lestari
vii
59-62
63-67
68-71
72-74
75-77
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
Aplikasi Radar Ionosfer untuk Deteksi Gangguan
Komunikasi Radio dan Navigasi
Effendy, Nancy.R
Pusat Pemanfaatan Sains Antariksa
LAPAN BANDUNG
Jl.Dr. Junjunan No. 133 Bandung
Telp. 022-6012602 Fax: 022-6014998
Email : fendy@idola.net.id
ABSTRAK
Perkembangan teknologi radar semakin meningkat pada abad ke 20 ini, baik untuk kajian penelitian sains
struktur fisis atmosfer bumi
termasuk Ionosfer menggunakan Atmosferik radar maupun pemanfaatan
teknologi radar bagi pertahanan Militer dimasa depan. Secara umum teknologi radar ini paling efisien untuk
pengamatan terus-menerus di daerah tertentu yang tidak memungkinkan dengan teknologi lain seperti Roket
maupun Satelit. Penggunaan spektrum gelombang elektromagnetik antara frekuensi HF hingga UHF telah
banyak dilakukan untuk aplikasi radar dengan pemanfaatan Ionosfer sebagai medium disversif, bertujuan
untuk studi ilmiah lingkungan Atmosfer bumi dan Ionosfer , setidaknya terdapat dua alasan menyangkut
penelitian dasar untuk memahami fenomena kompleks di lingkungan Atmosfer bumi kita serta berorientasi pada
aplikasi Sistem Komunikasi radio dan Sistem Navigasi. Aplikasi Ionosferik Radar dan HF Radar, MF radar
maupun VHF radar merupakan kontribusi besar bagi pemahaman dan peningkatan pengetahuan kita tentang
dinamika kerapatan plasma , yang sesuai dengan pengoperasian rentang frekuensi bagi penggunaan radar.
Uraian dalam makalah ini memberikan gambaran tentang hubungan fisis proses kopling antara Atmosfer
bawah dan Ionosfer bumi kita , upaya untuk mendeteksi sumber gangguan di Ionosfer dengan
mempertimbangkan perkembangan sistem terbaru pengamatan ground base maupun space base, serta metode ,
model dan data untuk aplikasi penelitian Atmosfer maupun Ionosfer .Pada kajian makalah ini telah dilakukan
analisis, penggunaan Atmosferik radar dan kombinasi dengan data Satelit serta hasil simultan pengukuran
dinamika Atmosfer bumi dan Ionosfer, diharapkan dapat memberikan informasi tingkat keberhasilan bagi
pengguna Komunikasi radio dan minimisasi eror bagi Navigasi untuk meningkatkan akurasi bagi penentuan
posisi.
Kata kunci : radar, medium disversif, Ionosfer, komunikasi radio, navigasi.
1.
PENDAHULUAN
Hamburan
dan
refleksi
gelombang
elektromagnetik pada ketidakteraturan indeks bias
atmosfir bumi telah menjadi subyek penelitian sangat
penting dalam radio sains. Refleksi total pada
gelombang frekuensi tinggi merupakan mekanisme
utama untuk mempelajari ionosfer dengan radar HF
seperti halnya Ionosonda.
Hamburan balik dari ketidakteraturan di atmosfer dan
ionosfer pada spektrum frekuensi tinggi diketahui
setelah penemuan teknik radar, teknologi
ini
merupakan sarana paling efektif untuk mempelajari
atmosfer dan ionosfer.
Demikian pula hamburan Thomson radar atau
yang dikenal dengan· MST (Mesosfer Stratosfer
Troposfer) radar telah terbukti sangat penting bagi
studi tentang lingkungan bumi dari rentang beberapa
kilometer hingga ketinggian lebih dari 1000 km.
Beberapa review tentang teori, teknik dan hasil yang
tersedia[ ], kajian tentang referensi ini pada dasarnya
Sejarah tentang "Radio Deteksi And Ranging"
(RADAR) perkembangan awal pada abad kesembilan
belas / awal abad kedua puluh,pada tahun 1904 paten
untuk deteksi benda logam jauh menggunakan
gelombang listrik diberikan kepada Hulsmeyer
Christian dari Jerman. sedangkan penelitian intensif
baru mulai pada tahun 1930 ,pemanfaatannya dengan
tujuan menggunakan teknik radar untuk aplikasi
militer.
Selama perang Dunia II, teknologi dan sistem
radar tumbuh pesat.,dalam tahun-tahun berikutnya
peranan
penelitian terus berkembang tentang
kemampuan radar. Sejak ditemukannnya teknologi
seperti Synthetic-Aperture Radar (SAR) dan
pengembanagn lebih lanjut diperuntukan bagi aplikasi
non militer.
1
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
berhubungan dengan koheren dan inkoheren pada
atmosfer rendah dan tengah, yang dapat digunakan
untuk studi iregularitas pada lapisan F ionosfer
maupun lapisan E sporadis.
Untuk mendeteksi gangguan komunikasi dan
navigasi ,berawal pada pemahaman dinamika media
propagasi Ionosfer. Sumber variabilitas ionosfer telah
kita ketahui bersama bahwa gangguan utama
iregularitas ionosfer berasal dari Matahari dan tingkat
aktivitas medan magnit bumi, pada kondisi relatif
tenang iregularitas ionosfer berasal dari interaksi
gelombang gelombang atmosfer
seperti halnya
Atmospherics Gravity Wave( AGW), Tide,
dan
Planetary Wave ( PW) , menurut defines AGW ( are
disturbances which are allowed to propagate as a
consequence of buoyant forces present in the
atmosphere), tdimana terjadi transfer energy dan
momentum setiap harinya sebesar 10 16 Joule secara
vertikal yang dapat mencapai ketinggian lapisan
Ionosfer hingga menyebabkan ketidakstabilan,
sehingga memicu terjadinya iregularitas di Ionosfer,
kondisi ini yang dapat menimbulkan gangguan
komunikasi radio dan satelit , untuk memahami
perilaku dinamika Ionosfer dan Atmosfer diperlukan
sebuah tool yang dapat mengkaji dengan melakukan
pengukuran jarak jauh mengggunakan tehnik radar,
dari berbagai pengggunan radar untuk studi ionosfer
bumi dan atmosfer
berdasarkan fungsi dan
penggunaan spectrum frekuensi terbagi menjadi HF
radar dan MF radar serta VHF radar, analisis data
output dari masing masing radar memvisualisasikan
kondisi dinamis fenoma di atmosfer bawah hingga
ketinggian Ionosfer.
Secara khusus teknik ini paling sesuai untuk
pengamatan terus-menerus pada daerah tertentu, yang
tidak mungkin dengan teknik lain seperti roket ataupun
satelit. Kombinasi pengukuran dengan radar maupun
data satelit meningkatkan hasil yang lebih signifikan
tentang karakteristik dan analisis fisis fenomena di
Atmosfer maupun Ionosfer bumi kita.
2.
Pengukuran lonospheric dan Atmosfer radar
beroperasi pada kisaran frekuensi
MF medium
frekuensi dan UHF frekuensi ultra-tinggi digunakan
untuk memahami struktur dan dinamika dari
Troposfer, Stratosfer, Mesosfer, ionosfer dan
thermosphere tersebut, serta bahkan sampai dengan
Eksosphere .
Tabel.1 Spektrum frekuensi radar Atmosfer.
2.1 Ionosonda.
Ionosonda atau Radar HF berfungsi untuk
mengetahui profil kerapatan Ionosfer sebagai fungsi
ketinggian, prinsip kerjanya, fungsi Ionosonda adalah
memancarkan gelombang radio frekuensi tinggi,
menyapu dari frekuensi rendah ke tinggi, mengukur
waktu yg diperlukan bagi propagasi sinyal dan
kembali dipantulkan dari lapisan ionosfer.
Seperti telah kita ketahui penjalaran pulsa
frekuensi radio lebih lambat (kecepatan grup) di
ionosfer dari pada di ruang hampa, sehingga tinggi
semu terekam bukan tinggi sebenarnya.
Untuk frekuensi mendekati maksimum frekuensi
plasma pada lapisan tertentu, tinggi semu cenderung
menjadi tak terbatas karena gelombang harus
menempuh jarak efektif hingga pada kecepatan nol.
ionogram dapat memberikan hubungan antara
gelombang radio dan frekuensi ketinggian semu
lapisan yang dipantulkan ionosfer.
Dari ionograms, nilai-nilai
karakteristik
ketinggian virtual hE, hF1 dan hF2 dan frekuensi kritis
foF1 dan foF2 dapat diskalakan secara manual atau
digital. Modern ionosonde (digisonde) ionogram skala
rutin seperti pada contoh ionogram Gambar. 1.
PRINSIP PENGUKURAN.
Radar (Radio Detection And Ranging) adalah
cara untuk mendeteksi dan studi target dari jarak jauh
dengan mengirimkan sebuah pulsa radio dalam arah
sasaran dan mengamati refleksi dari gelombang pada
dasarnya berupa echo gelombang radio, berberapa
pengamatan radar dikelompokan menjadi ,target range,
target angles( azimuth dan elevasi), target size (radar
cross section) ,target speed (Doppler), target features
(imaging). Pada makalah ini dibatasi pada
pemanfaatan untuk deteksi Atmosfer dan Ionosfer.
Radar untuk deteksi iregularitas ionosfer telah lama
berkembang sejalan dengan kemajuan teknologi,
kemampuan dari beberapa radar serta jangkuan
wilayah pengukuran untuk , HF, VHF diklasifikasikan
berdasarkan fungsinya berikut ini ditunjukan Tabel 1.
frekuensi dan rata2 power yang digunakan;
Gambar.1.1 Trace output dari Ionosonda berupa
ionogram
2
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
output dari ionogram yang biasa dihasilkan setiap 15
menit pengukuran merupakan gambaran kondisi
lapisan ionosfer sinyal echo balik dipantulkan terhadap
ketinggian dan frekuensi yang dapat dipantulkan, dari
pengamatan routin ionogram dapat diketahui pola dan
karaktersitik dari ionogram dengan melakukan skaling
trace ionogram secara manual mapun otomatis, dari
pengukuran diperoleh juga anomaly ionogram yang
berkaitan denan kondisi lebih dinamis di lapisan
ionosfer, seperti halnya pada contoh ionogram berikut.
Untuk mengetahui
dari dua kurva mewakili
gelombang ordiner dan extraordiner. Kurva dengan
frekuensi tinggi fxF1 dan fxF2 adalah gelombang
extraordiner, pemunculan extraordiner ini bisanya
dikaitkan dengan propagasi sinyal tegak lurus terhadap
garis gaya medan magnit bumi. Beberapa peristiwa
yang berpengaruh pada propagasi di Ionosfer
munculnya lapisan Esporadis dan lapisan Spread F
,pada ionogram ini menunjukan fenomena di ionosfer
terjadi prose fisis iregularitas ionosfer yang bersumber
dari plasma buble sejalan dengan terjadinya AGW,
berikut ini gambar ionogram Spread F yang dapat
dikatagorikan menjadi dua trace meliputi range spread
atau frekuensi spread.
adalah ukuran suhu ionosfer yang dapat berbeda untuk
ion dan elektron.
Bentuk spektrum adalah fungsi sensitif dari rasio
temperatur elektron dan ion. Karena campuran ion dan
elektron (juga dikenal sebagai plasma) adalah selalu
bergerak selain gerak termal, sebuah pergeseran
keseluruhan spektrum dapat dideteksi dari mana
kecepatan ion dan elektron dapat disimpulkan. Prinsip
dasar pengukuran temperatur, tekanan dan kecepatan
angin dijelaskan sebagai berikut, Elektron di ionosfer
adalah target radar elektron ini dapat menghamburkan
gelombang radio.
Kekuatan dari echo yang diterima dari ionosfer
mengukur jumlah elektron dapat menghamburkan
gelombang radio atau apa yang kita sebut dengan
tekanan electron. Beberapa elektron bergerak karena
panas dalam hal ini echo tersebar echo akan berisi
berbagai frekuensi yang dekat dengan frekuensi
pemancar. Dengan naiknya suhu, elektron bergerak
lebih cepat, jadi, radar dapat berperan seperti
termometer dan mengukur suhu ionosfer.
Ketika sebuah elektron terlepas dari sebuah atom,
atom menyisakan yg disebut ion.gas ion dapat
memiliki temperatur yang berbeda dari elektron gas,
elektron / campuran ion dikenal sebagai plasma dan
biasanya bergerak (seperti angin kita), Sehingga
incoherent radar dapat juga mengukur kecepatan
angin.
2.3 Deteksi dengan satelit GPS.
Gambar. 1.2 Trace ionogram Spread F.
Range spread F menggambarkan kondisi di mana
terjadi beberapa echo pada ketinggian yang berbeda
untuk masing-masing frekuensi sedangkan Frekuensi
Spread F merujuk pada kasus dimana terjadi beberapa
echo pada frekuensi yang berbeda untuk
masing-masing ketinggian.
2.2 Incoheren backscatter radar
Radar scater inkoheren adalah teknik paling
powerfull untuk studi ionosfer bumi dan interaksi
dengan atmosfer atas, magnetosfer, dan medium
interplanetary. Teknik ini didasarkan pada prinsip
radar yang merupakan teknik untuk mendeteksi dan
mempelajari sasaran jauh dengan transmisi gelombang
radio ke arah sasaran dan mengamati refleksi
gelombang.
Target dari setiap radar tersebar inkoheren adalah
elektron yang terdiri dari ionosfer. Karena jumlah
energi yang tersebar oleh masing-masing elektron
dikenal, kekuatan echo diterima dari ionosfer
mengukur jumlah elektron dalam volume hamburan,
sehingga kerapatan elektron. Lebar dari spektrum
3
GPS merupakan satelit navigasi yang dapat
berfungsi sebagai“tools”penelitian ionosfer, konstelasi
GPS terdiri dari 24 satelit navigasi yang mengelilingi
bumi setiap 12 jam dan secara kontinu memancarkan
sinyal radio membawa sinyal informasi navigasi serta
informasi lainnya yang pemanfaatannya untuk
penelitian transionosferic propagation, dua sinyal
pancar dari satelit GPS ( band L ) secara simultan dari
berbagai sudut elevasi dan azimuth mengalami delay
time pada penerima di bumi, keadaan demikian dapat
menggambarkan keadaan fisis ionosfer setempat,
pemanfaatan lainnya dapat mengetahui terjadinya
perubahan random fasa dan amplitudo sinyal dengan
mengamati perubahn C/No dari sinyal yang diterima
dibumi, akibat lainnya menyebabkan degradasi sinyal
GPS setelah menembus ionosfer keadaan demikian
mengindikasikan adanya iregularitas di ionosfer dan
peran ionosfer sebagai medium dispersif.
Dalam penurunan kerapatan plasma yang
disebabkan oleh gelembung plasma, iregularitas
plasma dengan berbagai ukuran skala spasial terjadi
(Basu et al., 1.978). ketika sinyal radio melewati
bagian kecil iregularitas kerapatan plasma ionosfer
menghasilkan fluktuasi amplitudo sejak terjadi
iregularitas
menghasilkan
hamburan
difraksi.
Fenomena ini dikenal sebagai sintilasi amplitudo.
Ukuran
skala-iregularitas
yang
menyebabkan
amplitudo sintilasi sesuai dengan skala pertama
Fresnel ditunjukkan oleh √2 x , di mana
adalah
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
panjang gelombang radio dan z adalah ketinggian
ionosfer. Dalam hal gelombang radio GPS, skala
Fresnel sekitar 300-400 m karena frekuensi L1 GPS
adalah 1,57542 GHz dan ketinggian ionosfir sekitar
300-400 km. Oleh karena itu, terjadinya gelembung
plasma dapat dideteksi oleh sintilasi pengukuran GPS
(Ogawa et al., 2008).
3.
Mekanisme
berdampak
Navigasi.
iregularitas
Ionosfer
yang
pada komunikasi radio dan
Gravity wave dan planetary wave diakui menjadi
bagian yang bertanggug jawab akibat ketidak pastian
dalam hal prediksi propagasi gelombang radio di
Ionosfer dan forcasting
terhadap kebutuhan
telekomunkasi.dengan alasan demikian diperlukan
penguasaan pengetahuan untuk studi tentang kopling
antara Atmosfer bawah dan Atmosfer atas yang tujuan
akhirnya memahami karakteristik fisis Ionosfer untuk
aplikasi komunikasi dan navigasi. Dari kajian ini
terdapat 3 buah radar untuk mendeteksi iregularitas
Ionosfer yang mempengaruhi kinerja komunikasi radio
dan Navigasi, HF radar/Ionosonda, MF radar dan VHF
radar gelombang AGW mendetekasi adanya gravity
wave, tide dan planetary wave dari analisis periodisitas
yang diperoleh dari data pola angin netral meridional
maupun zonal yang terekam oleh MF radar, Gravity
wave dan planetary wave memberikan kontribusi
energy dan masa pada lapisan E ionosfer gelombang
angin netral menghasilkan medan listrik didareah E
atau yang dikenal dngan efek dynamo dan bergerak
hingga ke lapisan F pada kondisi ini terjadi drift ( ExB
) terjadi pergerakan keatas yang terjadi pada siang
hari, ketika malam hari kembali ke wilayah semula
(fountain effect) kondisi demikian menghasilkan
kerapatan di puncak dan akan menghilang pada tengah
malam , sejalan fenomena diatas dari sisi lain
pengamatan dengan Ionosonda pada ionogram terekam
adanya trace Spread F pada malam hari maupun
peristiwa Sporadis E, siang hari hal ini
mengindikasikan terjadinya iregularitas di lapisan
Ionosfer, dengan melihat pengaruhnya pada propagasi
satelit GPS simultan pengukuran yang disebabkan
plasma buble di daerah anomaly ekuator.
Berdasarkan beberapa hasil penelitian terdahulu
disimpulkan bahwa peristiwa sintilasi paling sering
terjadi di daerah ekuator dan kutub magnet. Kondisi
ionosfer dikaitkan dengan adanya anomali ekuator
(“crest region“), yang disebabkan oleh interaksi
pergerakan elektron dengan medan magnit bumi yang
dikenal dengan “fountain effect“. Anomali ini
terbentuk beberapa jam setelah matahari terbenam dan
menghilang pada tengah malam. Pada “crest region”
sering terjadi sintilasi dan menimbulkan perubahan
TEC yang besar sehingga menyebabkan kesalahan
pada penentuan posisi berbasis satelit maupun
gangguan pada sinyal satelit komunikasi. Secara
umum proses coupling diatas dapat digambarkan
dengan diagram yang ditampilkan sebagai berikut;
Gambar 3.1 Blok diagram mekanisme gangguan pada
komunikasi dan navigasi
4.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk kajian pada makalah ini telah dilakukan
ploting dan analisis data untuk mengetahui perilaku
dari iregularitas ionosfer yang mempengaruhi tingka
keberhasilan komunikasi radio dan navigasi
berdasarkan hasil pengamatan menggunakan radar dan
veifikasi dengan peristiwa yang terekam oleh satelit
GPS sejalan dengan peristiwa sintilasi
Gambar 4.1 Ionogram non spred F dan Spread F
MF radar memberikan output pola zonal (arah Timur –
Barat) dan meridional ( arah Utara – Selatan ) yang
diperlihatkan gambar berikut, variansi GW pada
ketinggian yang sama di Kototabang dan
Pameumpeuk,
4
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
menghasilkan kinerja penerima dengan akurasi yang
sangat rendah.
Gambar 4.2 Variansi zonal dan meridional MF radar
dan VHF radar .
Telah dilakukan ploting waktu variasi musiman dan
lokal FAI diamati di Kototabang yang terletak di
lintang rendah magnetik. FAI diamati dapat
diklasifikasikan menjadi dua jenis; FAI disertai
dengan buble plasma ekuator, dan yang lainnya FAI
mirip dengan yang telah diamati di lintang tengah-.
Pengamatan telah dilakukan dan secara rutin radar
VHF Backscatter beroperasi pada frekuensi 30,8 MHz
Kototabang sejak Februari 2006. Dari data VHF radar
rentang pengamatan 2006 sampai 2007 hasil ploting
power echo dari VHF radar pada frekuensi 30.8 MHz
terjadi antara jam 20 s/d 6 pagi lokal time terlihat
peniningkatan SNR pada tingkat indeks S4 pengukuran
ini adalah sekitar 0,2. jumlah kejadian tertinggi antara
2.000-0.100 LT sekitar equinox Maret tahun 2006.
jumlah kejadian yang tinggi ini bertepatan dengan
kejadian FAI ,namun GPS sintilasi tidak diamati pada
pasca-tengah malam pada bulan Mei-Agustus, ketika
FAI F-region yang diamati oleh radar VHF Otsuka et.
al.. (2006) telah menganalisis data yang diperoleh di
sintilasi GPS Kototabang dalam dua tahun (20032004) dan mengungkapkan bahwa sintilasi sering
terjadi antara 2000 - 0100 LT di ekuinoq dan tingkat
kejadianya adalah lebih tinggi pada bulan Maret-April
dari selama September-Oktober. asimetri ini yg
panjangnya siang dan malam sama-sama dalam tingkat
kejadian sintilasi GPS konsisten dengan hasil
pengamatan. Namun demikian, tingkat kejadian pada
tahun 2006 dan 2007 lebih rendah dari tahun 20032004. Seiring terjadinya S4 terjadi degradasi sinyal
bervariatif antara 5- 10 dB, dilakukan pula analisis
masing masing satelit visibel diperoleh sejumlah
satelit yang terpengaruh ketika terjadi sintilasi
ionosfer, sejumlah satelit mengalami reduksi sehingga
perioda waktu tersebut dihindari untuk kegiatan
pengukuran navigasi dan komunikasi karena
Gambar 4.3 Ploting echo VHF radar dan GPS
Sintilasi.
Simultan pengukuran dimatai padaVHF radar dan GPS
Sintilasi menunjukan adanya korelasi untuk bulan
tertentu pada waktu local yang sama
Gambar 4.4 Ploting echo power VHF radar
Untuk mengetahui global iregularitas Ionosfer
pada lokasi yang berbeda Bandung dan Kototabang
ternyata jumlah kejadian S4 dan Sphi pengamatan
dengan penerima GPS menunjukan hasil yang
signifikan antara kejadian S4 dan iregularitas yang
diamati oleh power echo VHF radar pada lapisan F
seperti diperlihatkan pada Gambar 4.5.
Indeks S4 dan Sphi merupakan standart deviasi
dari sinyal GPS yang diterima terhadap rata2, yang
menunjukan level aktif pada skala maksimum 1 baik
untuk skala fluktuasi amplitudo maupun fluktuasi fasa.
Terdapat hubungan matematis antara kejadian level
indek amplitude terhadap decibel ( dB) penurunan
sinyal yang diterima pada kondisi ekstrem bias
mencapai lebih dari 20 dB, diperlihatkan pada
rangkaian gambar 4.6 ,dimana ditunjukan fluktuasi
Total Electron Content ( TEC), fluktuasi amplitude
dan fasa serta ploting signal to rasio yang
mengakibatkan terjadinya break-line pada lock time
dari sinyal GPS yang terekam.
5
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
Kondisi
dan
indikasi
demikian
akan
mempengaruhi kinerja dari penerima GPS yang
menjadi tumpuan untuk pengukuran navigasi maupun
untuk deteksi komunikasi satelit.
Ionosfer dari berbagai pengggunan radar untuk studi
ionosfer bumi dan atmosfer.
Aplikasi Ionosferik Radar dan HF Radar, MF radar
maupun VHF radar memberikan kontribusi beharga
bagi pemahaman dan peningkatan pengetahuan kita
tentang variabilitas kerapatan plasma. Pemahaman
tentang fisis AGW , Planetary wave diperlukan untuk
mengetahui proses transfer energi dari bawah ke atas
sejalan dengan iregularitas ionosfer yang bersumber
dari atmosfer bawah permukaan bumi.
Dengan analisis data kombinasi pengamatan HF radar,
VHF radar dan Satelit GPS dapat mendeteksi
iregularitas ionosfer yang berpotensi pada gangguan
komunikasi radio , komunikasi satelit maupun navigasi
akurasi untuk pengukuran posisi.
Penurunan desibel pada propagasi sinyal satelit ketika
terjadi iregularitas di ionosfer dipicu oleh AGW akan
berpengaruh pada rendahnya tingkat keberhasilan bagi
pengguna Komunikasi radio dan komunikasi satelit,
upaya pada kajian ini memberikan informasi tentang
minimisasi eror bagi Navigasi untuk peningkatan
akurasi.
Gambar 4.5 Pengamatan jumlah kejadian S4 di
Bandung dan echo VHF radar tahun 2008.
Posisi geografi Indonesia akan sangat
dipengaruhi oleh iregularitas di Ionosfer sehingga
ketika terjadi deplesi plasma buble di Ionosfer yang
mengakibatkan iregularitas propagasi transionsofer
sinyal GPS akan mengalami degradasi hingga
beberapa decibel akibat fluktuasi dari singnal to noise
ratio serta terjadi lock time pada L1 frekuensi.
6.
DAFTAR REFERENSI
[1]. A.W Wernick et.al Ionospheric irregularities
scintillation and its effect on System,Actageophysica
Polonica,Vol 52,2004.
[2]. Andrew M.Smith,et.all,GPS Scintillation in the high
artic associated with an auroral arc, Space weather,
Vol,2008.
[3]. Fremouw E.,J.Akira Ishimaru,Scintillation Index and
mean apparent radar cross section on monostatic and
Bistatic paths,1998.
[4]. Beniguel,Global Ionospheric Scintillation Model
Ver.5, IEAA,ITU,2004.
[5]. Bowman, G. G., Upper atmosphere neutral-particle
density variations compared with spread-F occurrence
rates at locations around the world, Ann. Geophysic,
10, 676-682, 1992.
[6]. Chandra, H., Som Sharma, M. A. Abdu and I. S.
Batista, Spread-F at anomaly crest regions in the
Indian and American longitudes, Adv. Space Res., 31,
3, 717-727,
[7]. Ionospheric Scintillation Monitor ,User Manual
GISTM,Ver1.0,2006.
[8]. Otsuka, Y., K. Shiokawa, and T. Ogawa, Equatorial
ionospheric scintillations and zonal irregularitydrifts
observed with closely-spaced GPS receivers in
Indonesia, J. Meteor. Soc. Japan, 84A, 343-351,2006.
Gambar 4.6 Ploting S4 dan Sphi serta Lock time dan
konversi S4 terhadap lost signal.
5. KESIMPULAN
Untuk mendeteksi gangguan komunikasi dan
navigasi ,bermula pada pemahaman dinamika media
propagasi Ionosfer. Sumber variabilitas ionosfer telah
kita ketahui bersama bahwa gangguan utama
iregularitas ionosfer berasal dari Matahari dan tingkat
aktivitas medan magnit bumi, pada kondisi relatif
tenang iregularitas ionosfer berasal dari peningkatan
atmosferik gravity wave, pasang surut dan planetary
wave, dimana terjadi transfer energy dan momentum
secara vertikal yang dapat mencapai ketinggian lapisan
6
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
Unjuk Kerja Algoritma SAGE untuk Karakterisasi Statistik Parameter
Spasial dan Temporal Sinyal Lintasan Jamak
dengan Antena Array Kubus
Firdaus, P. Handayani, G. Hendrantoro
Teknik Elektro - ITS
Kampus ITS Sukolilo - Surabaya 60111
Telp. 031 5947843 Fax. 031 5933228
firdauspnp@elect-eng.its.ac.id & puji@ee.its.ac.id & gamantyo@ee.its.ac.id
ABSTRAK
Pada penelitian ini akan dilakukan karakterisasi parameter spasial dan temporal sinyal lintas jamak menggukan
algoritma SAGE (Space-Alternate Generalizad Expectation-maximazitation). Pada makalah ini diberikan hasil
awal dari penelitian berupa unjuk kerja algoritma SAGE dalam RMSE untuk estimasi DoA, DoD, delay dan
amplitudo komplek berdasarkan simulasi menggunakan antena array kubus. Simulasi menunjukkan algoritma
berkerja dengan baik untuk estimasi parameter-parameter tesebut sehingga memungkinkan diterapkan pada
pengukuran untuk mendapatkan karakterisasi lintas jamak dalam gedung.
Kata Kunci : Algoritma SAGE, DoA, DoD, Delay, amplitudo komplek, antena array.
(Multiple Signal Clasification) dan ESPRIT
(Estimation of Signal Parameters via Rotational
Invariance Technique) yang memberikan kinerja yang
jelek untuk sinyal yang berkorelasi [1].
Aplikasi algoritma SAGE telah banyak digunakan
untuk permasalahan estimasi parameter kanal lintasan
jamak. Seperti yang telah dilakukan Fleury dkk. pada
[2] yang mempelajari lingkungan time invarian dan
time variant. Versi SAGE domain frekuensi juga telah
diusulkan oleh chong dkk. pada [3] menggunakan
sistem SIMO (Single Output Multiple Output).
Matthaiou dkk. mengembangkan peneltian dengan
menerapkan algoritma SAGE sistem MIMO pada [1].
Tetapi antena yang digunakan masih berupa antena
array linier dengan spasi sama (Uniform Linear
Array), dimana dengan antena ini hanya memberikan
informasi azimuth pada DoA dan DoD. Pada
penelitian ini dikembangkan pada antena array kubus
yang memunngkinkan didapat informasi azimuth dan
elevasi DoA dan DoD untuk mendapatkan
karakteristik statistik yang lebih lengkap untuk
menggambarkan mekanisme propagasi.
Penelitian ini dibagi menjadi dua bagian yaitu
simulasi estimasi parameter kanal menggunakan
algoritma SAGE pada antena array kubus dan
pengukuran untuk mendapatkan karakterisasi
propagasi didalam gedung. Pada makalah ini akan
dibahas bagian pertama dari penelitian ini. Tujuan
dari simulasi adalah mempersiapkan implementasi
1. PENDAHULUAN
Perkembangan sistem komunikasi radio bergerak
harus memenuhi peningkatan permintaan untuk
kapasitas transmisi. Solusi yang potensial untuk hal
tersebut adalah penggunaan sistem komunikasi
Multiple-Input Multiple-output (MIMO) yang
menggunakan antena array pada sisi kirim maupun
sisi terima. Dimana dengan sistem ini meningkatkan
troughput terutama pada lingkungan yang banyak
terjadi hamburan.[1].
Mempertimbangkan kondisi stokastik dari kanal
radio maka diperlukan model yang dapat digunakan
untuk menggambarkan mekanisme propagasi yang
akhirnya memungkinkan dilakakuan prediksi unjuk
kerja dari pengembangan sistem wireless kedepan.
Dalam permasalahan MIMO, model kanal dua arah
dibutuhkan untuk memperkirakan parameter angular
dan temporal dari masing-masing sinyal disisi kirim
dan terima. Dengan demikian komponen lintas jamak
harus diidentifikasi dan di analisa berdasarkan waktu
kedatangan (time of arrival, ToA), arah kedatangan
(Direction of Arrival,DoA) arah keberangkatan
(Direction of Departure,DoD) serta amplitudo
kompleks [1].
Ada beberapa metoda yang telah digunakan untuk
estimasi sinyal. Pada penelitian ini digunakan
algoritma SAGE yang memberikan hasil estimasi
lebih baik dibanding algoritma konvensional MUSIC
7
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
H ( k ) S ( k ; Φl ) N ( k )
algoritma SAGE dengan simulasi mendekati kondisi
riil sehingga memungkinkan digunakan pada data
hasil pengukuran.
L
dimana s(k;Φ l ) l a (φl , θl ) d T (φl , θl )e j 2 l f k adalah
komponen gelombang ke l. a(φ, θ ) , d (φ, θ ) adalah
Steering vektor penerima dan pemancar, sedangkan
T adalah operasi transpose. N(k) adalah white noise
gaussian ruang.
2. SINYAL DAN MODEL KANAL
Model sistem komunikasi terdiri dari pemancar
(Tx) dan penerima (Rx) yang memungkinkan
propagasi sinyal dalam medan jauh. Untuk kondisi ini
akan ada L lintasan propagasi yang terjadi pada
sistem. Jika digunakan antena array pada pemancar
dan penerima dimana pada pemancar terdiri dari N
elemen dan antena penerima terdiri dari M elemen.
Sehingga respon impuls dari sistem dapat dituliskan
sebagai [1],[3]
h( τ,θ R , R , θT , R )
L
l 1
l
3. ESTIMASI GAMBUNGAN PARAMETER
KANAL MENGGUKANAN ALGORITMA
FD- SAGE 3D
Algoritma SAGE secara prinsip adalah
pengembangan dari algoritma EM yang menghitung
ML (Maximum likelihood) estimator dari parameter
yang tidak diketahui dengan cara berurutan.
Penurunan dari algoritma berdasarkan pada complete
data (tidak dapat diamati) dan incomplete data (dapata
diamati). Pada masing-masing iterasi SAGE ini,
hanya subset dari parameter yang di update
sedangkan parameter yang lain bernilai tetap[1].
Pengembangan algoritma SAGE pada domain
frekuensi (FD) mempunyai dua tujuan[2]. Pertama
alat ukur yang digunakan merupakan alat ukur yang
dapat menyimpan data dalam domain frekuensi
kompleks . Oleh karena itu data juga diproses dalam
domain frekuensi. Tujuan kedua adalah membantu
dalam pemodelan dalam domain frekuensi.
Sebagaimana algoritma EM dan algoritma SAGE
standar, FD-SAGE 3D berdasarkan pada dua langkah
yaitu ekspectation step (E-step) dan maximization step
(M-step)[1][2]. Dua langkah ini diulangi sampai
konvergen tercapai. Dalam algoritma SAGE standar,
selama E-step, data lengkap dari lintasan ke-l,
ˆ (k ; ˆ ' ) diperoleh dengan mengurangkan hasil
Y
l
estimasi seluruh L lintasan kecuali lintasan ke- l dari
data tidak lengkap H (n ) . Penulisan dalam frekuensi
domain :
* δ (τ τ l )δ ( R R , l )
δ ( R θ R ,l )δ ( R R ,l )δ ( R θT , l )
θ
dimana (*) adalah operasi konvolusi, τ l , R ,l , R,l ,
T ,l , θ T,l dan l adalah delay, azimuth DoA,
elevasiDoA, azimuth DoA, Azimuth DoD, elevasi
DoD dan amplitudo kompleks dari lintasan ke l.
Fungsi alih ruang-frekuensi yang berhubungan
dengan (1) dengan transformasi fourier satu dimensi
dikalikan dengan domain delay dituliskan sebagai
berikut :
H ( f , m, n)
e
L
l 1
l
j 2πf k τ l
al , n dl , m N n, k
(2)
dimana f, m, n adalah frekuensi, dimensi spasial
terima dan dimensi spasial kirim. a l,n dan dl,m adalah
steering vector elemen ke k dari penerima dan
pemancar sedangkan Nn,k adalah noise AWGN pada
elemen ke n. Secara umum steering vector dari MPC
ke l pada elemen array ke n dtuliskan sebagai berikut :
al , n ( l , l ) e j (( r x ) sin l cos l ( r y ) sin l sin l ( r z ) cos l )
(4)
l 1
ˆ (k ;
ˆ ' ) H(k ) S(k;
ˆ' )
Y
l
l'
l '1
l 1
(3)
(5)
dimana Yˆ l ( k ; ˆ ' ) adalah data lengkap dan H(k)
adalah data tidak lengkap. Prosedur memperbaharui
koordinat untuk mendapatkan parameter " dari
masing masing gelombang berdasarkan pada estimasi
' yang disebut dengan M-step dan dituliskan
sebagai berikut :
dimana r adalah vektor posisi elemen ke n, x, y, z
adalah vektor satuan sepanjang sumbu x, y, z, dan β
adalah wave number pada frekuensi center. Untuk
memudahkan pemahaman disini seluruh parameter
disusun
dalam
satu
vektor
menjadi
[ τ l ,φR ,l , θ R ,l , φT , l , θT ,l , βl ] . Dengan memisalkan ada
K sampel frekuensi, maka dapat dirumuskan fungsi
alih yang tergangguan noise pada sampel frekuensi ke
k dengan 1 k K sebagai berikut :
τˆl " arg max z τ,φˆ R ,l' , θˆR ,l ' , φˆT ,l' , θˆT ,l ' ; Yˆ l (k ; ˆ ' )
8
2
(6a)
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
(6b)
(6c)
(6b)
(6c)
φˆ R ,l " arg max z τ " ,φR , θˆR ,l ' , φˆ T ,l' , θˆT ,l ' ; Yˆ l (k ; ˆ ' )
2
ˆ (k ;
ˆ ')
θˆR ,l " arg max z τ " ,φˆ R,l ", θ R , φˆT ,l' , θˆT ,l ' ; Y
l
2
φˆT ,l " arg max z τ" ,φR ,l " , θˆR ,l " , φT , θˆT ,l ' ; Yˆ l ( k ; ˆ ' )
2
ˆ (k ;
ˆ ')
θˆT ,l " arg max z τ" ,φˆ R ,l ", θ R , φˆT ,l " , θˆT ; Y
l
βl
"
1
ˆ (k ;
ˆ ')
z τ ",φˆ R ,l ", θ R , φˆT , l " , θˆT ; Y
l
M N K
Unjuk kerja dari algoritma SAGE diukur dengan
RMSE (root means square error). Pada simulasi ini
pertama kali dihitung RMSE terhadap SNR
menggunakan satu sinyal. Setiap parameter dipilih
secara acak yaitu azimuth dari 0-360, elevasi 0-180,
delay dari 0-800 ns.
Pada gambar 2-5 dapat dilihat RMSE dari azimuth
DoA, Elevasi DoA, delay, azimuth DoD, elevasi DoD
dan amplitudo komplek. Dari gambar 1 dan gambar 2
dapat dilihat bahwa RMSE berkurang dengan
pertambahan SNR. RMSE cukup kecil untuk SNR
diatas 15 dB. Untuk kebutuhan karakterisasi maka
diusahakan pengukuran dengan level daya diatur
sedemikan rupa untuk mendapatkan SNR diatas 15
dB.
2
(6c)
ˆ (n; θ)
z (φˆ '1,l , θˆ '1 ,l , φ'2 ,l , θ '2 ,l , τ 'l ; Y
dimana
fungsi
adalah fungsi cost yang diberikan oleh :
Z a
H
e j 2fk Yl (k )d(φR , θR )
K
( φR , θ R )
k1
RMSE Azimuth dan Elevasi DOA
35
azimuth
elevasi
30
25
RMSE (Derajat)
dimana [.]H adalah hermitian transpose.
Proses pembaharuan ini merupakan proses interasi
pertama dari algoritma 3D FD-SAGE. Estimasi
parameter secara berurutan dan berulang di update
sampai konvergensi tercapai. Amplitudo komplek
kemudian dihitung sebagai normalisasi sinyal output
oleh energi total. Sebagamana metoda iterasi yang
lain, konvergensi algoritma ketika perbedaan dua
estimator berurutan lebih kecil dari threshold yang
didefenisikan.
20
15
10
5
0
0
5
10
15
SNR dB
20
25
30
Gambar 2. RMSE terhadap SNR untuk estimasi azimuth
dan elevasi DOA
RMSE Azimuth dan Elevasi DOD
4. SIMULASI
3.5
azimuth
elevasi
3
Simulasi dilakukan dengan software MATLAB
dengan asumsi antena pemancar dan penerima adalah
antena array dengan geometri kubus dengan jarak
antar elemen ½ . Geometri antena dapat dilihat pada
gambar 1. Steering vector berdasarkan gambar 1.
dapat diturunkan berdasarkan persamaan 3.
Bandwidth 330 MHz dengan rentang frekuensi
2.17 -2.5 GHz. Sampling frekuensi 401 sampel.
RMSE (Derajat)
2.5
2
1.5
1
0.5
0
0
5
10
15
SNR dB
20
25
30
Gambar 3. RMSE terhadap SNR untuk azimuth dan elevasi
DOD
Gambar 1. Geometri antena array
9
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
RMSE Delay
RMSE vs Variasi Jumlah Sinyal
0.84
10
Elevasi DoA
Azimuth DoA
Elevasi DoD
Azimuth DoD
9
0.82
8
0.8
RMSE (Derajat)
RMSE (ns)
7
0.78
0.76
0.74
5
4
3
0.72
0.7
6
2
0
5
10
15
SNR dB
20
25
30
1
0
Gambar 4. RMSE terhadap SNR dari estimasi delay
5
10
15
20
Jumlah Sinyal
25
30
Gambar 6. RMSE terhadap Variasi Jumlah Sinyal
Amplitudo Komplek
0.32
0.3
RMSE Delay vs Variasi Jumlah Sinyal
0.28
RMSE (ns)
0.8
RMSE
0.26
0.24
0.75
0.7
0.65
0.22
5
0.2
10
15
20
25
Jumlah Sinyal
RMSE Magnitudo Lintasan vs Variasi Jumlah Sinyal
30
0.2
0.16
0
5
10
15
SNR dB
20
25
RMSE (Volt)
0.18
30
Gambar 5. RMSE terhadap SNR untuk estimasi amplitudo
komplek.
0.15
0.1
0.05
0
Dari gambar 4 dapat dilihat bahwa estimasi delay
cukup kecil antara 0.7 – 0.84 ns berada dibawah
resolusi delay 2.5 ns. Sedangkan RMSE amplitudo
kompleks menurun dengan pertambahan SNR.
Semakin kecil kesalahan aplitudo komplek maka
semakin baik pemisahan lintasan yang berdaya cukup
besar yang merupakan lintasan yang memberikan
kontribusi cukup besar dipenerima.
Unjuk kerja berikutnya adalah RMSE terhadap
variasi jumlah sinyal. Pada simulasi ini sinyal
divariasikan dari 5 sampai 30 sinyal, kemudian
dihitung RMSE total sinyal. Hasilnya dapat dilihat
pada gambar 6 dan gambar 7. dimana semakin besar
jumlah sinyal semakin besar RMSE estimasi sudut.
Dari gambar 6 terlihat bahwa estimasi DoD lebih
akurat dibanding estimasi DoA. Seadangkan estimasi
delay rata-rata pada nilai 0.7 ns, dan estimasi
amplitudo komplek semakin turun terhadap
penambahan jumlah sinyal.
5
10
15
20
Jumlah Sinyal
25
30
Gambar 7. RMSE Delay Magnitudo terhadap Variasi
Jumlah Sinyal
5. KESIMPULAN
Dari hasil simulasi dapat dilihat bahwa kinerja
algoritma SAGE cukup baik untuk estimasi DoA,
DoD, Delay dan amplitudo komplek. Hal ini bisa
diamati dimana semua parameter menunjukkan
RMSE minimum antara 15-30 dB. Sehingga pada
mengukuran diusahakan mendapatkan nilai SNR
berada diantara 15-30 dB.
DAFTAR REFERENSI
[1] M. Matthaiou, D. I. Lourenson, N. R. Ghods, S.
Salous,”Characterization of an indoor MIMO
channel in Frequency Domain using the 3dSAGE Algorithm”
[2] B.
H.
Fleury,
M.
Tschudin,
R.
Heddergott,“Channel Parameter Estimation in
Mobile Radio Enviroments Using SAGE
Algoritm,” IEEE Journal on selected area in
10
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
communications, Vol. 17, No. 3, pp.434-450.
Maret 1999.
[3] C. C. Chong, C. M. Tan, D. I. Laurenson. S.
McLaughlin”A New Statistical Wideband Spatio
Temporal Channel Model for 5-GHz Band WLAN
System”, IEEE Journal on selected area in
communications, Vol. 21, No. 2, pp.139-150.
Februari 2003.
11
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
Estimasi Arah Kedatangan Sinyal (DOA) Dengan Menggunakan Algoritma
MUSIC Pada Antena Array Kubus
Muhammad Syahroni , Puji Handayani , Gamantyo Hendrantoro
Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya
msyahroni@elect-eng.its.ac.id, puji@ee.its.ac.id, gamantyo@ee.its.ac.id
ABSTRAK
Teknologi antena array adaptif berguna untuk mendeteksi arah kedatangan sinyal (Direction of Arrival – DOA)
bagi komunikasi bergerak, dimana beam antena secara otomatis akan diarahkan pada lokasi dimana sinyal
datang berasal. Salah satu metode untuk mengestimasi DOA secara efektif adalah dengan menggunakan
algoritma MUSIC (Multiple Signal Clasiffication). Pada makalah ini akan dibahas penerapan algoritma MUSIC
pada antena array kubus guna mengestimasi DOA dari berbagai arah sudut elevasi dan azimut. Ketika sinyal
datang pada antena, sinyal akan disusun dalam matrik kovariannya, kemudian dilakukan proses dekomposisi
eigenvalue guna menghasilkan sinyal subspace dan noise subspace. Kemudian DOA sinyal akan diestimasi
berdasarkan pada property orthogonal dari noise subspace sinyal datang dan steering vector antena array
kubus. Hasil simulasi menunjukkan bahwa sinyal akan dapat dideteksi dengan akurat (dengan error deteksi
yang kecil) ketika sinyal berasal dari berbagai sudut elevasi dan azimut dimana error elevasi tertinggi adalah
0.315o dan error azimut adalah 0.325o. Resolusi sudut akan meningkat bersesuaian dengan meningkatnya SNR
dan jumlah sinyal maksimum yang dapat dideteksi secara bersamaan adalah enam sinyal.
Kata Kunci: Arah kedatangan sinyal, DOA, Algoritma MUSIC, Antena Array Kubus
antenna array kubus akan dapat menghasilkan suatu
deteksi yang bagus ketika sinyal datang dari berbagai
sudut elevasi, disebabkan oleh struktur antena nya
yang berupa kubus.
Pada makalah ini akan dilaporkan penerapan
algoritma MUSIC pada antena array kubus. Analisa
akan dilakukan terhadap kualitas sinyal (signal to noise
ratio – SNR), resolusi DOA dan jumlah sinyal yang
dapat dideteksi.
1. PENDAHULUAN
Teknologi antena array adaptif berguna untuk
mendeteksi arah sinyal dan untuk mengatasi fading
bagi komunikasi bergerak. Agar antenna array adaptif
dapat bekerja dengan baik, maka arah kedatangan
sinyal (Direction of Arrival – DOA) harus dapat
diestimasi dengan tepat. Hal ini akan dapat dicapai
dengan menggunakan desain antena yang baik dan
mengembangkan algoritma antena array adaptif yang
tepat [1]
Algoritma MUSIC (Multiple Signal Classification)
dikenal sebagai salah satu algoritma terbaik untuk
mengestimasi sudut arah kedatangan sinyal. Algoritma
MUSIC melakukan proses dekomposisi eigenvalue
dari suatu matriks covariance guna menghasilkan
eigenvector dari sinyal subspace dan noise subspace.
Kemudian arah sinyal akan diestimasi berdasarkan
pada property orthogonal dari noise subspace dan
steering vector [2]. Keuntungan utamanya adalah
diperolehnya suatu sudut resolusi yang baik sehingga
algoritma MUSIC dapat membedakan dua sinyal
datang yang berdekatan.
Tetapi algoritma yang dilakukan selama ini hanya
menggunakan antena array linear dan array plannar.
Hal ini akan menghasilkan deteksi sudut yang bagus
hanya ketika sinyal jamak (multipath signal) berasal
dari elevasi (ketinggian) yang rendah. Ketika sinyal
datang dari sudut elevasi yang tinggi, maka error
deteksi akan menjadi besar [3]. Sebaliknya suatu
2.
MODEL SINYAL DAN ANTENA
Sinyal yang sampai pada antenna array M elemen
adalah berupa kombinasi linear dari jumlah D sinyal
datang dan noise n(t). Sinyal yang diterima pada antena
dapat dinyatakan oleh:
u(t) As(t) n(t) a(θ()s(t) n(t)
D 1
l o
(1)
Sinyal u(t) yang diterima pada antena dinyatakan
dalam bentuk kompleks berupa amplitudo dan fase
pada titik referensi sembarang (misalnya titik origin
dari sistem koordinat). Noise n(t) adalah berupa suatu
vektor komplek, berasal dari sinyal datang atau
dibangkitkan secara internal oleh perangkat penerima.
Steering vektor A adalah bilangan komplek dan
merupakan fungsi dari bentuk geometri suatu antena
array dan fungsi dari sudut sinyal datang s(t). Pada
antena array kubus (gambar 1), steering vektor adalah
12
Pr osidi ng Semi nar Radar Nasi onal 2010., Yogyakart a, 28-29 Apr il 2010., I SSN : 1979-2921
merupakan fungsi dari sinyal datang s(t), baik dari arah
azimuth atau elevasi , dan dapat dinyatakan oleh:
A a( , ) e
j
2
[ e ( , ),r ]
Berikutnya dilakukan proses dekomposisi guna
memperoleh nilai eigenvalue dan eigenvector bagi Ruu
yaitu:
Ruu v vΛ
(7)
Di