Pemodelan Frekuensi Selective Channel Dengan Menggunakan Standar Cost 207.

Universitas Kristen Maranatha

PEMODELAN FREKUENSI SELECTIVE CHANNEL

DENGAN MENGGUNAKAN STANDAR COST207

Robson M Hutagalung / 0422088

Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Univeristas Kristen Maranatha

Jln. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia Email : robson_hutagalung@yahoo.com

ABSTRAK

Dalam menentukan desain sinyal yang layak (source, channel coding, dan modulasi), perlu dikembangkan teknologi-teknologi baru dalam pentransmisian dan penerimaan sinyal. Dalam komunikasi multiuser, skema akses kanal harus dilakukan dengan seefisien mungkin dan level terendah yang diijinkan harus ditentukan untuk menjaga koneksi komunikasi dari sel ke sel.

Hal ini penting untuk memahami karakteristik-karateristik saluran wireless, terutama parameter-parameter yang berpengaruh pada sinyal penerima bergerak. Salah satu parameter paling penting adalah Doppler shift.

Pada Tugas Akhir ini, akan dihitung parameter frekuensi Doppler diskrit dan koefisien Doppler yang berpengaruh pada sinyal penerima bergerak. Hasil perhitungan parameter-parameter akan digunakan untuk mengestimasi bentuk rapat spektral daya dan fungsi autokorelasi dengan mengacu pada standar Cost 207.

Universitas Kristen Maranatha

FREQUENCY SELECTIVE CHANNEL MODELING

USING COST 207 STANDARD

Robson M Hutagalung / 0422088

Department of Electrical Engineering, Faculty of Techniques, Maranatha Christian University

Jln. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia Email : robson_htg@yahoo.com

ABSTRACT

To establish a suitable signal design (source, channels coding and modulation). It is necessary to develop new smart transmission/reception technology. In multiuser communication, access scheme channels have to do efficient and threshold level needs to be determined to maintain connection while traveling from cell to cell.

It is important to understand the wireless channel characteristics, mainly the parameters that influences the reception for a unit mobile. One of the most important parameter is Doppler shift.

In this final project, the parameters will be computed were discrete Doppler frequencies and coefficients Doppler, take effect on mobile station signal. Results of computing parameters will be need to estimate power spectral density (PSD) and autocorrelation function (ACF) shapes are searched too with refer to Cost 207 standard.

Universitas Kristen Maranatha

Daftar Isi

Abstrak ... i

Abstract ... ii

Kata Pengantar ... iii

Daftar Isi ... v

Daftar Gambar ... vii

Daftar Tabel ... viii

BAB I Pendahuluan

... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Identifikasi Masalah ... 1

1.3 Tujuan ... 2

1.4 Pembatasan Masalah ... 2

1.5 Sistematika Penulisan ... 2

Bab II Landasan Teori...4

2.1 Sistem komunikasi Wireless ... 4

2.1 Fading ... 4

2.2 Proses-Proses Stokastik, dan Sinyal Deterministik ... 5

2.2.1 Fungsi rapat peluang (probability density function) ... 5

2.2.2 Proses-proses Stokastik ... 7

2.2.2.1 Proses-proses Stokastik bernilai kompleks ... 8

2.2.3 Proses Stasioner ... 9

2.3 Proses Rayleigh dan proses Rice sebagai Model Referensi ... 9

2.3.1 Deskripsi umum proses Rayleigh dan Rice ... 10

2.3.2 Ciri-ciri dasar proses Rayleigh dan Rice ... 11

2.4 Pengenalan proses deterministik. ... 12

2.4.1 Prinsip Pemodelan Saluran Deterministik ... 12

Universitas Kristen Maranatha 2.4.3 Level-Crossing Rate (LCR) dan Average Duration Of

Fades (ADF)………..15

2.4.4 Fungsi sistem model deterministik frekuensi selektif kanal ……….…...16

2.5 Metoda Perhitungan Parameter Model Proses Deterministik 17 2.5.1 Lp-Norm Method (LPNM)……….. 17

2.5.1.1 Rapat spektral daya Jakes ... 18

2.5.1.2 Rapat Spektral Daya Gaussian ... 19

2.6 Model Kanal menurut Cost 207………..20

Bab III Proses dan Cara kerja ... 26

3.1 Parameter Dasar ... 26

3.2 Metoda Perhitungan ... 28

3.2.1 Perhitungan Cost 207 ... 28

Bab IV Simulasi dan Analisa ... ...31

4.1 Langkah-langkah Simulasi ... 31

4.2 Data Pengamatan harmonik Berbeda ... 31

4.2.1 Hasil Perhitungan Cost 207 ... 32

4.2.1.1 PSD menggunakan distribusi Rice………...32

4.2.1.2 PSD menggunakan distribusi Jakes………..34

4.2.1.3 PSD menggunakan distribusi Gaussian I………….35

4.2.2.1 PSD menggunakan distribusi Gaussian II…………36

Bab V Kesimpulan Dan Saran ... 38

5.1 Kesimpulan ... 38

5.2 Saran ... 38

Daftar Pustaka ... ...39

Lampiran Listing Program ... ...A-1

Universitas Kristen Maranatha

Daftar Gambar

Gambar 2.1 Hubungan antara proses stokastik, variabel acak, fungsi sampel, dan bilangan bernilai real(bernilai kompleks) ... 8 Gambar 2.2 Model simulasi kompleks proses Gaussian deterministik menurut Cost 207 ………...24 Gambar 3.1 Diagram Alir Program Utama ... 27 Gambar 3.2 Diagram Alir Subrutin Cost 207 ... 29 Gambar 4.1 PSD dan ACF Rice untuk fungsi harmonik

 

N = 10 ... 32 _i Gambar 4.2 PSD dan ACF Rice untuk fungsi harmonik

 

N = 20 ... 33 _i Gambar 4.3 PSD dan ACF Jakes untuk fungsi harmonik

 

N = 10 ... 34 _i Gambar 4.4 PSD Jakes dan ACF untuk fungsi harmonik

 

N = 20. ... 34 _i Gambar 4.5 PSD dan ACF Gaussian I untuk fungsi harmonik

 

N = 10 ... 35 _i Gambar 4.6 PSD dan ACF Gaussian I untuk fungsi harmonik

 

N = 20 ... 35 _i Gambar 4.7 PSD dan ACF Gaussian II untuk fungsi harmonik

 

N = 10 _i …. ... 36 Gambar 4.8 PSD dan ACF Gaussian II untuk fungsi harmonik

 

N = 20 ... 36 _i

Universitas Kristen Maranatha

Daftar Tabel

Tabel 2.1 Spesifikasi rapat spektral daya delay menurut Cost 207………21 Table 2.2 Spesifikasi rapat spektral daya Doppler menurut Cost 207……22 Table 2.3 Spesifikasi L-path model kanal menurut Cost 207……….23

LAMPIRAN A

clear; close all; clc; co=3*1e8; fo=9*1e8; % sprintf('%s','0.1')

% sigma_0_2=input('Masukkan daya rata-rata dari proses Gaussian real % deterministik mu_i(t) = ');

sigma_0_2=1; disp(' ');

sprintf('%s','ja ','untuk Jakes atau ', 'ri ' ,'untuk Rice atau' ,' G1 ', 'untuk Gaussian 1 atau ' ,'G2 ', 'untuk Gaussian 2')

D_S_T=input('Masukkan jenis Doppler PSD yang dipilih = '); disp(' ');

sigma_0=sqrt(sigma_0_2); % sprintf('%s','25')

% N_i=input('Masukkan jumlah fungsi harmonik = '); N_i=15;

disp(' ');

v=input('Masukkan kecepatan unit mobile = '); disp(' ');

% fo ditentukan untuk 900 Mhz

% fo=input('Masukkan frekuensi pemancar = '); % disp(' ');

f_max=(v./co).*fo; PHASE='rand'; PLOT=1; f_c=sqrt(log(2)).*f_max; [f1,f2,c1,c2,th1,th2,rho,f_rho,f01,f02]=pCOST207(D_S_T,N_i); f_i_n=f1; c_i_n=c1; K=1.675; figure; subplot(1,2,1) stem([-f_i_n(N_i:-1:1);f_i_n],1/4*[c_i_n(N_i:-1:1);c_i_n].^2); stem([-f1(N_i:-1:1);f1],1/4*[c1(N_i:-1:1);c1].^2); grid on; xlabel('f/Hz'); ylabel('LDS'); subplot(1,2,2) stem([-f_i_n(N_i:-1:1);f_i_n],1/4*[c_i_n(N_i:-1:1);c_i_n].^2); stem([-f2(N_i+1:-1:1);f2],1/4*[c2(N_i+1:-1:1);c2].^2); grid on; xlabel('f/Hz'); ylabel('LDS');

legend('Estimasi rapat spektral daya');

tau_max=N_i/(K*f_max); tau=linspace(0,tau_max,500); r_mm=sigma_0^2*besselj(0,2*pi*f_max*tau); r_mm_tilde=acf_mue(f_i_n,c_i_n,tau); subplot(1,2,2) plot(tau,r_mm,'r-',tau,r_mm_tilde,'b--') grid on; xlabel('tau (s)'); ylabel('ACF');

legend('Nilai autokorelasi sebenarnya (teoritis)','Nilai estimasi autokorelasi (acf)');

%--- % pCOST207.m --- %

% Program for the derivation of the channel parameters of the % Doppler PSDs defined by COST 207.

%

%--- %[f1,f2,c1,c2,th1,th2,rho,f_rho,f01,f02]=pCOST207(D_S_T,N_i) %--- % Explanation of the input parameters:

%

% D_S_T: type of the Doppler PSD: % Jakes: D_S_T='JA' % Rice: D_S_T='RI' % Gauss I: D_S_T='G1' % Gauss II: D_S_T='G2' % N_i: number of harmonic functions

function [f1,f2,c1,c2,th1,th2,rho,f_rho,f01,f02]=pCOST207(D_S_T,N_i)

if all(lower(D_S_T)=='ri'), % RICE n=(1:N_i); f1=sin(pi/(2*N_i)*(n-1/2)); c1=0.41*sqrt(1/N_i)*ones(1,N_i); th1=rand(1,N_i)*2*pi; n=(1:N_i+1); f2=sin(pi/(2*(N_i+1))*(n-1/2)); c2=0.41*sqrt(1/(N_i+1))*ones(1,N_i+1); th2=rand(1,N_i+1)*2*pi; f01=0;f02=0; rho=0.91;f_rho=0.7;

elseif all(lower(D_S_T)=='ja'), % JAKES n=(1:N_i); f1=sin(pi/(2*N_i)*(n-1/2)); c1=sqrt(1/N_i)*ones(1,N_i); th1=rand(1,N_i)*2*pi; n=(1:N_i+1); f2=sin(pi/(2*(N_i+1))*(n-1/2));

c2=sqrt(1/(N_i+1))*ones(1,N_i+1); th2=rand(1,N_i+1)*2*pi;

f01=0;f02=0; rho=0;f_rho=0;

elseif all(lower(D_S_T)=='g1'), % GAUSS I n=(1:N_i); sgm_0_2=5/6; c1=sqrt(sgm_0_2*2/N_i)*ones(1,N_i); f1=sqrt(2)*0.05*erfinv((2*n-1)/(2*N_i)); th1=rand(1,N_i)*2*pi; sgm_0_2=1/6; c2=[sqrt(sgm_0_2*2/N_i)*ones(1,N_i),0]/j; f2=[sqrt(2)*0.1*erfinv((2*n-1)/(2*N_i)),0]; th2=[rand(1,N_i)*2*pi,0]; f01=0.8;f02=-0.4; rho=0;f_rho=0;

elseif all(lower(D_S_T)=='g2'), % GAUSS II n=(1:N_i); sgm_0_2=10^0.5/(sqrt(10)+0.15); c1=sqrt(sgm_0_2*2/N_i)*ones(1,N_i); f1=sqrt(2)*0.1*erfinv((2*n-1)/(2*N_i)); th1=rand(1,N_i)*2*pi; sgm_0_2=0.15/(sqrt(10)+0.15); c2=[sqrt(sgm_0_2*2/N_i)*ones(1,N_i),0]/j; f2=[sqrt(2)*0.15*erfinv((2*n-1)/(2*N_i)),0]; th2=[rand(1,N_i)*2*pi,0]; f01=-0.7;f02=0.4; rho=0;f_rho=0; end %--- % F_S_K_p.m --- %

% Program for the generation of the matrices used in F_S_K.m. %

% Used m-file: pCOST207.m

%--- % [C1,F1,TH1,C2,F2,TH2,F01,F02,RHO,F_RHO,q_l,T]= % F_S_K_p(N_1,AREA,f_max)

%--- % Explanation of the input parameters:

%

% N_1: minimum number of discrete Doppler frequencies

% AREA: according to COST 207, 4 types of channels are specified: % 1) Rural Area: 'ra'

% 2) Typical Urban: 'tu' % 3) Bad Urban: 'bu' % 4) Hilly Terrain: 'ht'

function [C1,F1,TH1,C2,F2,TH2,F01,F02,RHO,F_RHO,q_l,T]=... F_S_K_p(N_1,AREA,f_max)

% The greatest common divisor of the discrete propagation delays % defines the sampling interval T_s:

T_s=0.2E-6;

if all(lower(AREA)=='ra'), a_l=[1,0.63,0.1,0.01]; tau_l=[0,0.2,0.4,0.6]*1E-6; DOPP_KAT=['RI';'JA';'JA';'JA']; elseif all(lower(AREA)=='tu'), a_l=[0.5,1,0.63,0.25,0.16,0.1]; tau_l=[0,0.2,0.6,1.6,2.4,5]*1E-6; DOPP_KAT=['JA';'JA';'G1';'G1';'G2';'G2']; elseif all(lower(AREA)=='bu'), a_l=[0.5,1,0.5,0.32,0.63,0.4]; tau_l=[0,0.4,1.0,1.6,5.0,6.6]*1E-6; DOPP_KAT=['JA';'JA';'G1';'G1';'G2';'G2']; elseif all(lower(AREA)=='ht'), a_l=[1,0.63,0.4,0.2,0.25,0.06]; tau_l=[0,0.2,0.4,0.6,15,17.2]*1E-6; DOPP_KAT=['JA';'JA';'JA';'JA';'G2';'G2']; end

% Generate the parameters and assign them to the matrices: num_of_taps=length(DOPP_KAT); F1=zeros(num_of_taps,N_1+2*num_of_taps-1); F2=F1;C1=F1;C2=F1;TH1=F1;TH2=F1; F01=zeros(1,num_of_taps);F02=F01; RHO=zeros(1,num_of_taps);F_RHO=RHO; NN1=N_1+2*(num_of_taps-1):-2:N_1; for k=1:num_of_taps, [f1,f2,c1,c2,th1,th2,rho,f_rho,f01,f02]=... pCOST207(DOPP_KAT(k,:),NN1(k)); F1(k,1:NN1(k))=f1; C1(k,1:NN1(k))=c1*sqrt(a_l(k)); TH1(k,1:NN1(k))=th1; F2(k,1:NN1(k)+1)=f2; C2(k,1:NN1(k)+1)=c2*sqrt(a_l(k)); TH2(k,1:NN1(k)+1)=th2; F01(k)=f01;F02(k)=f02; RHO(k)=rho;F_RHO(k)=f_rho; end

% Determine indices of the delay elements of the FIR filter: q_l=tau_l/T_s+1;

% Initialization of the delay elements of the FIR filter: T=zeros(1,max(q_l));

1 Universitas Kristen Maranatha

BAB I

PENDAHULUAN

I.1 Latar Belakang

Dewasa ini, sejumlah model simulasi komputer telah diperkenalkan untuk simulasi karakteristik-karakteristik fading dari saluran radio yang bergerak. Model simulasi didasarkan pada penetapan rapat spektral daya dari dua atau lebih proses white Gaussian noise dengan menggunakan filter rekursif. Simulasi ini memiliki ciri bahwa bandwidth dari filter sangat kecil dibandingkan dengan frekuensi samplingnya. Untuk menanggulangi kesulitan bilangan kompleks pada perancangan filter digital rekursif yang memiliki bandwidth kecil, maka biasa digunakan teknik interpolasi linear. Dengan teknik interpolasi, numerical effort dan ciri transient menguat, yang menjadi kekurangan dari teknik interpolasi linear.

Dalam perkembangannya ditemukan model simulasi dengan metode Rice yang sama bagusnya dengan metode filter. Metode ini tidak menggunakan teknik interpolasi linear yang merupakan kelemahan metode filter. Metode Rice didasarkan pada superposisi dari sejumlah fungsi harmonik dengan frekuensi serbasama dan memiliki fasa acak, dengan pendekatan proses stokastik. Proses ini menggunakan proses deterministik sebagai model simulasinya.

Proses deterministik ini dipengaruhi oleh nilai-nilai parameter koefisien Doppler dan frekuensi Doppler yang dalam Tugas Akhir ini dihitung dengan menggunakan standar Cost 207. Dari hasil perhitungan parameter koefisien Doppler dan frekuensi Doppler maka akan diperoleh estimasi rapat spektral daya dan estimasi fungsi autokorelasi proses-proses deterministik baik Rice, Jakes, Gaussian I, dan Gaussian II

I.2 Identifikasi Masalah

Permasalahan yang akan dibahas dalam Tugas Akhir ini, adalah bagaimana mensimulasikan perhitungan frekuensi Doppler diskrit, koefisien Doppler dan fasa Doppler dengan menggunakan standar Cost 207 untuk

2 Universitas Kristen Maranatha mengestimasi rapat spektral daya dan fungsi autokorelasi Rice, Jakes, Gaussian I dan Gaussian II?

I.3 Tujuan

Membuat suatu simulasi untuk menghitung parameter frekuensi Doppler diskrit, koefisien Doppler, dan fasa Doppler, sehingga dapat mengestimasi rapat spektral daya dan fungsi autokorelasinya, dengan menggunakan distribusi Rice, Jakes, Gaussian I, dan Gaussian II

I.4 Pembatasan Masalah

1. Parameter yang akan dihitung adalah frekuensi Doppler diskrit dan koefisien Doppler dengan distribusi fasa secara uniform untuk mengestimasi rapat spektral daya dan fungsi autokorelasinya.

2. Diasumsikan model saluran bersifat frequency-selective.

3. Metode perhitungan yang digunakan adalah dengan standar Cost 207. 4. Kecepatan unit mobile (penerima) ditentukan, diasumsikan frekuensi

maksimum adalah 91 Hz

5. Sinyal pengirim diasumsikan pada frekuensi 900 MHz.

6. Diasumsikan distribusi daerah cakupan bersifat urban/suburban 7. Simulasi menggunakan Matlab.

I.5 Sistematika Penulisan

Laporan Tugas Akhir ini terbagi menjadi lima bab utama. Untuk memperjelas penulisan laporan ini, akan diterangkan secara singkat sistematika beserta uraian dari masing-masing bab, yaitu :

1. BAB I PENDAHULUAN

Bab ini membahas latar belakang penulisan laporan Tugas Akhir, mengidentifikasi masalah yang akan diselesaikan dalam Tugas Akhir, tujuan penyusunan laporan Tugas Akhir, pembatasan masalah serta sistematika penulisan laporan Tugas Akhir.

2. BAB II LANDASAN TEORI

Bab ini memberikan penjelasan singkat mengenai kanal fading bila kontinu, biasa disebut fungsi rapat peluang (probably density function

3 Universitas Kristen Maranatha = pdf) yang digunakan, proses-proses acak, model referensi dan pengenalan proses deterministik serta tentang metode yang digunakan.

3. BAB III PROSES DAN CARA KERJA

Pada bab ini akan dibahas mengenai simulasi dari perhitungan frekuensi Doppler dan koefisien Doppler menggunakan standar Cost 207

4. BAB IV SIMULASI DAN ANALISA

Bab ini akan menampilkan dan menganalisa hasil perhitungan frekuensi Doppler dan koefisien Doppler menggunakan standar Cost 207

5. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini menyimpulkan hasil perancangan dan memberikan saran mengenai hal-hal yang mungkin harus ditambah atau dikurangi pada sistem yang telah dibuat untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

38 Universitas Kristen Maranatha

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

V.1 Kesimpulan

Penambahan fungsi harmonik pada Cost 207 akan menghasilkan estimasi rapat spektral daya yang semakin merapat.

Pada fungsi autokorelasi semakin besar jumlah fungsi harmoniknya maka mengakibatkan nilai  membesar.

V.2 Saran

Dalam mengestimasi rapat spektral daya dan fungsi autokorelasi sinyal penerima yang bergerak dibutuhkan perhitungan karakteristik level-Crossing Rate dan Average Duration of Fades yang bersifat frequency-selective.

Universitas Kristen Maranatha 39

DAFTAR PUSTAKA

1. James K. Cavers, “Mobile Channels Characteristics”, Kluwer Academic Publishers, New York, 1995

2. Matthias Patzold, “Mobile Fading Channels”, John Wiley & Sons, Ltd, 2002 3. Matthias Patzold, Ulrich Killat, “S Deterministic Digital Simulation Model for

Suzuki Processes with Application to a Shadowed Rayleigh Land Mobile Radio Channel”, IEEE Transactions On Vehicular Technology, Vol. 45, No.2, May 1996

function [C1,F1,TH1,C2,F2,TH2,F01,F02,RHO,F_RHO,q_l,T]=... F_S_K_p(N_1,AREA,f_max)

% The greatest common divisor of the discrete propagation delays % defines the sampling interval T_s:

T_s=0.2E-6;

if all(lower(AREA)=='ra'), a_l=[1,0.63,0.1,0.01]; tau_l=[0,0.2,0.4,0.6]*1E-6; DOPP_KAT=['RI';'JA';'JA';'JA']; elseif all(lower(AREA)=='tu'), a_l=[0.5,1,0.63,0.25,0.16,0.1]; tau_l=[0,0.2,0.6,1.6,2.4,5]*1E-6; DOPP_KAT=['JA';'JA';'G1';'G1';'G2';'G2']; elseif all(lower(AREA)=='bu'), a_l=[0.5,1,0.5,0.32,0.63,0.4]; tau_l=[0,0.4,1.0,1.6,5.0,6.6]*1E-6; DOPP_KAT=['JA';'JA';'G1';'G1';'G2';'G2']; elseif all(lower(AREA)=='ht'), a_l=[1,0.63,0.4,0.2,0.25,0.06]; tau_l=[0,0.2,0.4,0.6,15,17.2]*1E-6; DOPP_KAT=['JA';'JA';'JA';'JA';'G2';'G2']; end

% Generate the parameters and assign them to the matrices: num_of_taps=length(DOPP_KAT); F1=zeros(num_of_taps,N_1+2*num_of_taps-1); F2=F1;C1=F1;C2=F1;TH1=F1;TH2=F1; F01=zeros(1,num_of_taps);F02=F01; RHO=zeros(1,num_of_taps);F_RHO=RHO; NN1=N_1+2*(num_of_taps-1):-2:N_1; for k=1:num_of_taps, [f1,f2,c1,c2,th1,th2,rho,f_rho,f01,f02]=... pCOST207(DOPP_KAT(k,:),NN1(k)); F1(k,1:NN1(k))=f1; C1(k,1:NN1(k))=c1*sqrt(a_l(k)); TH1(k,1:NN1(k))=th1; F2(k,1:NN1(k)+1)=f2; C2(k,1:NN1(k)+1)=c2*sqrt(a_l(k)); TH2(k,1:NN1(k)+1)=th2; F01(k)=f01;F02(k)=f02; RHO(k)=rho;F_RHO(k)=f_rho; end

% Determine indices of the delay elements of the FIR filter: q_l=tau_l/T_s+1;

% Initialization of the delay elements of the FIR filter: T=zeros(1,max(q_l));

1 Universitas Kristen Maranatha

BAB I

PENDAHULUAN

I.1 Latar Belakang

Dewasa ini, sejumlah model simulasi komputer telah diperkenalkan untuk simulasi karakteristik-karakteristik fading dari saluran radio yang bergerak. Model simulasi didasarkan pada penetapan rapat spektral daya dari dua atau lebih proses white Gaussian noise dengan menggunakan filter rekursif. Simulasi ini memiliki ciri bahwa bandwidth dari filter sangat kecil dibandingkan dengan frekuensi samplingnya. Untuk menanggulangi kesulitan bilangan kompleks pada perancangan filter digital rekursif yang memiliki bandwidth kecil, maka biasa digunakan teknik interpolasi linear. Dengan teknik interpolasi, numerical effort dan ciri transient menguat, yang menjadi kekurangan dari teknik interpolasi linear.

Dalam perkembangannya ditemukan model simulasi dengan metode Rice yang sama bagusnya dengan metode filter. Metode ini tidak menggunakan teknik interpolasi linear yang merupakan kelemahan metode filter. Metode Rice didasarkan pada superposisi dari sejumlah fungsi harmonik dengan frekuensi serbasama dan memiliki fasa acak, dengan pendekatan proses stokastik. Proses ini menggunakan proses deterministik sebagai model simulasinya.

Proses deterministik ini dipengaruhi oleh nilai-nilai parameter koefisien Doppler dan frekuensi Doppler yang dalam Tugas Akhir ini dihitung dengan menggunakan standar Cost 207. Dari hasil perhitungan parameter koefisien Doppler dan frekuensi Doppler maka akan diperoleh estimasi rapat spektral daya dan estimasi fungsi autokorelasi proses-proses deterministik baik Rice, Jakes, Gaussian I, dan Gaussian II

I.2 Identifikasi Masalah

Permasalahan yang akan dibahas dalam Tugas Akhir ini, adalah bagaimana mensimulasikan perhitungan frekuensi Doppler diskrit, koefisien Doppler dan fasa Doppler dengan menggunakan standar Cost 207 untuk

2 Universitas Kristen Maranatha mengestimasi rapat spektral daya dan fungsi autokorelasi Rice, Jakes, Gaussian I dan Gaussian II?

I.3 Tujuan

Membuat suatu simulasi untuk menghitung parameter frekuensi Doppler diskrit, koefisien Doppler, dan fasa Doppler, sehingga dapat mengestimasi rapat spektral daya dan fungsi autokorelasinya, dengan menggunakan distribusi Rice, Jakes, Gaussian I, dan Gaussian II

I.4 Pembatasan Masalah

1. Parameter yang akan dihitung adalah frekuensi Doppler diskrit dan koefisien Doppler dengan distribusi fasa secara uniform untuk mengestimasi rapat spektral daya dan fungsi autokorelasinya.

2. Diasumsikan model saluran bersifat frequency-selective.

3. Metode perhitungan yang digunakan adalah dengan standar Cost 207. 4. Kecepatan unit mobile (penerima) ditentukan, diasumsikan frekuensi

maksimum adalah 91 Hz

5. Sinyal pengirim diasumsikan pada frekuensi 900 MHz.

6. Diasumsikan distribusi daerah cakupan bersifat urban/suburban 7. Simulasi menggunakan Matlab.

I.5 Sistematika Penulisan

Laporan Tugas Akhir ini terbagi menjadi lima bab utama. Untuk memperjelas penulisan laporan ini, akan diterangkan secara singkat sistematika beserta uraian dari masing-masing bab, yaitu :

1. BAB I PENDAHULUAN

Bab ini membahas latar belakang penulisan laporan Tugas Akhir, mengidentifikasi masalah yang akan diselesaikan dalam Tugas Akhir, tujuan penyusunan laporan Tugas Akhir, pembatasan masalah serta sistematika penulisan laporan Tugas Akhir.

2. BAB II LANDASAN TEORI

Bab ini memberikan penjelasan singkat mengenai kanal fading bila kontinu, biasa disebut fungsi rapat peluang (probably density function

3 Universitas Kristen Maranatha = pdf) yang digunakan, proses-proses acak, model referensi dan pengenalan proses deterministik serta tentang metode yang digunakan.

3. BAB III PROSES DAN CARA KERJA

Pada bab ini akan dibahas mengenai simulasi dari perhitungan frekuensi Doppler dan koefisien Doppler menggunakan standar Cost 207

4. BAB IV SIMULASI DAN ANALISA

Bab ini akan menampilkan dan menganalisa hasil perhitungan frekuensi Doppler dan koefisien Doppler menggunakan standar Cost 207

5. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini menyimpulkan hasil perancangan dan memberikan saran mengenai hal-hal yang mungkin harus ditambah atau dikurangi pada sistem yang telah dibuat untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

38 Universitas Kristen Maranatha

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

V.1 Kesimpulan

Penambahan fungsi harmonik pada Cost 207 akan menghasilkan estimasi rapat spektral daya yang semakin merapat.

Pada fungsi autokorelasi semakin besar jumlah fungsi harmoniknya maka mengakibatkan nilai  membesar.

V.2 Saran

Dalam mengestimasi rapat spektral daya dan fungsi autokorelasi sinyal penerima yang bergerak dibutuhkan perhitungan karakteristik level-Crossing Rate dan Average Duration of Fades yang bersifat frequency-selective.

Universitas Kristen Maranatha 39

DAFTAR PUSTAKA

1. James K. Cavers, “Mobile Channels Characteristics”, Kluwer Academic Publishers, New York, 1995

2. Matthias Patzold, “Mobile Fading Channels”, John Wiley & Sons, Ltd, 2002 3. Matthias Patzold, Ulrich Killat, “S Deterministic Digital Simulation Model for

Suzuki Processes with Application to a Shadowed Rayleigh Land Mobile Radio Channel”, IEEE Transactions On Vehicular Technology, Vol. 45, No.2, May 1996