-25- copyright @ DTE FT USU ANALISIS ALGORITMA LOCALLY OPTIMAL HARD HANDOFF TERHADAP
KECEPATAN DAN KORELASI JARAK Lucky T Simanjuntak, Maksum Pinem Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik
Universitas Sumatera Utara, Medan e-mail : LuckyTrasya@gmail.com
ABSTRAK
Sebuah sistem komunikasi seluler memberikan kemudahan terhadap pengguna untuk dapat melakukan komunikasi meskipun dalam keadaan bergerak, salah satunya memungkinkan mobile station untuk berpindah dari satu base station ke base station yang lain selama komunikasi berlangsung, mekanisme perpindahan ini dinamakan handoff.
Adapun parameter yang mempengaruhi handoff adalah kecepatan pergerakan mobile station dan korelasi jarak pada lingkungan sekitar base station atau disebut sebagai parameter kontrol. Algoritma locally optimal handoff adalah algoritma yang diadaptasikan dengan kecepatan dan korelasi jarak.
Paper ini menganalisis perbandingan algoritma locally optimal handoff dengan metode threshold dengan histeresis adaptif. Nilai korelasi jarak adalah 10 m, 20 m, dan 30 m dan titik operasi kecepatan adalah 2 m/s sampai 50 m/s. Jumlah handoff dan sinyal degradasi bernilai rendah ketika nilai korelasi jarak 30 m pada kecepatan 0 m/s sampai 5 m/s. Untuk perbandingan algoritma locally optimal handoff dengan metode threshold dengan histeresis adaptif (do = 10 m) , jumlah handoff berbanding terbalik untuk kedua metode, sedangkan nilai sinyal degradasi sama.
Kata kunci: Algoritma locally optimal handoff, metode threshold dengan histeresis adaptif, kecepatan, korelasi jarak.
1. PENDAHULUAN
Handoff merupakan proses pengalihan kanal traffic secara otomatis pada mobile station (MS) yang sedang digunakan untuk berkomunikasi tanpa terjadinya pemutusan hubungan. Hal ini menjelaskan bahwa handoff pada dasarnya adalah sebuah call koneksi yang bergerak dari satu sel ke sel lainnya. Secara umun handoff dapat didefinisikan sebagai prosedur, dimana ada perubahan layanan pada MS dari satu base station ke base station lainnya. Keputusan untuk sebuah handoff dibuat oleh Base transceiver station (BSC), yaitu dengan mengevaluasi secara permanen pengukuran yang diambil oleh BTS dan MS. Pada sistem seluler generasi pertama seperti Advanced mobile phone system (AMPS), handoff relatif sederhana. Sistem seluler generasi kedua seperti Global system for mobile communications (GSM) dan Personal access communications system (PCAS) lebih baik dari generasi pertama dalam banyak hal, terutama algoritma handoff yang digunakan.
Proses handoff membutuhkan sumber daya jaringan untuk rute panggilan dari BTS yang sedang mengendalikan MS ke BTS
kandidat yang akan mengendalikan MS. Dalam hal ini, jumlah handoff diharapkan minimal untuk menghindari beban switching yang besar dan juga menimbulkan kegagalan koneksi karena delay handoff yang lama. Perancangan skema handoff yang buruk cenderung berakibat pada trafik sibuk yang berakibat pada penurunan kualitas pelayanan buruk (Quality of service rendah).
Handoff merupakan elemen penting dalam sistem komunikasi seluler. Sel-sel BTS menggunakan pembagian pita frekuensi, sehingga diperlukan fasilitas koordinasi antara Mobile station (MS), Base Transceiver Station (BTS) yang sedang aktif melayani MS dan BTS kandidat yang potensial melayani MS untuk menjaga kekontinuan layanan ketika terjadi perpindahan kanal[1].
2. MODEL SISTEM
Jaringan seluler diasumsikan terdiri dari tiga BTS yaitu BS-1, BS-2 dan BS-3. Sinyal terkuat yang diterima oleh MS adalah lintasan lurus yaitu dari BS-1 menuju ke titik T (titik
-26- copyright @ DTE FT USU tujuan) dengan sudut sejauh D meter. ketiga
BS memiliki daya transmisi yang sama, seperti diperlihatkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Model Lintasan
Diasumsikan bahwa MS sedang bergerak mengikuti garis di sebuah lintasan dari sel 1, bergerak menjauh dari BS-1 dan mendatangi area sekitar BS-2 dan BS-3. Dengan di dinotasikan sebagai jarak MS ke
BS-i, i = 1,2,3 yang diukur secara diskrit. Kuat sinyal yang diterima MS dari masing-masing base station dinotasikan dengan Xi,k , i= 1,2,3.
Diasumsikan bahwa MS mengukur kuat sinyal dari setiap base station dan mengirim nilai sample ke base station yang bekerja. Sebaliknya, dari analisis, diasumsikan bahwa keputusan handoff hanya didasarkan pada pengukuran.
Kuat sinyal memiliki tiga komponen propagasi yaitu pathloss, fluktuasi skala besar atau shadow fading, dan fluktuasi skala kecil atau multipath. Sinyal yang diterima dilewatkan melalui low pass filter untuk rata-rata dari fluktuasi skala kecil[2,3]. Diasumsikan bahwa kuat sinyal diukur dalam desibel relatif terhadap beberapa referensi level daya. Kuat sinyal Xi diterima dari base
station BS-i di jarak di (setelah low pass filter),
diperoleh dengan persamaan berikut[1,4]: = − log + Z ( )dB,
= 1,2 (1)
Parameter dan adalah keterangan untuk pathloss, tergantung pada daya yang ditransmisikan pada base station, dan adalah eksponen pathloss. Zi adalah komponen
shadow fading, yang dimodelkan (desibel) sebagai zero-mean proses stasioner acak Gaussian. Model ini disebut sebagai model fading lognormal autoregressive pertama (AR-1). Fungsi Zi diberikan pada Persamaan 2[4]:
E[ ( ) ( + )] = exp − δ
(2) Dimana:
do : korelasi jarak
: variansi dari proses shadow fading. 3. MODEL SIMULASI
Level kuat sinyal yang diterima oleh MS disampel secara diskrit setiap tk = kth,
dimana th adalah periode waktu sampling.
Jarak setiap titik sampel adalah ds = v.ts,
dengan mengasumsikan kecepatan MS v (meter/sekon) adalah konstan. Untuk memperhalus atau meminimalkan pengaruh sinyal yang berfluktuasi, maka level sinyal yang diterima MS diolah dengan proses rata-rata metode eksponensial[5,6,7].
Sehingga persamaan level sinyal setelah dirata-ratakan terdapat pada Persamaan 3[7]:
, , = , , +
1 − , , (3)
Dimana,
drata-rata : panjang rata-rata window
, , : rata-rata sinyal diterima oleh MS dari BSi sebagai fungsi
jarak d, pada sampel sinyal yang ke-k
, , : rata-rata sinyal diterima oleh MS dari BSi sebagai fungsi
jarak d, pada sampel yang ke-k
3.1 Algoritma Locally Optimal Handoff Solusi locally optimal handoff didasarkan pada lintasan future, dimana konsekuensi keputusan handoff di waktu k dan k+1. Keputusan locally optimal terhadap fungsi ∅ di waktu k ditulis dengan persamaan berikut[8]:
-27- copyright @ DTE FT USU P < ∆ | (4)
Untuk model fading lognormal diasumsikan distribusi kondisional merupakan distribusi Gaussian, dimodelkan dengan persamaan berikut[8]:
E ( ) | = ( )+ (1 − ) − log
( )
( ) (5)
Var = ( ) | (1 − )
Berdasarkan gabungan dari persamaan (4) dan (5) diperoleh persamaan umum untuk keputusan locally optimal[8]:
Q , σ + c Q △ σ (6) Dimana, = standard deviasi a = koefisien korelasi c = cost
3.2 Metode Threshold dengan Histeresis Adaptif
Pada metode threshold dengan Histeresis Adaptif, kejadian handoff diawali ketika kuat sinyal dari BS aktif yang sedang melayani MS berada dibawah nilai threshold tertentu. Sementara kuat sinyal BS kandidat lebih tinggi dari sinyal dengan:
< ∩ ( > + ). Histeresis adaptif berubah- ubah berdasarkan fungsi jarak. Persamaan untuk histeresis adaptif ditulis pada persamaan berikut[9]: = max 20 1 − , 0 (7) Dimana, : Histeresis adaptif d : jarak R : radius sel 3.3 Parameter Handoff
Parameter handoff yang dibahas adalah jumlah handoff, sinyal/link degradasi, kecepatan dan korelasi jarak.
3.3.1 Jumlah Handoff
Variabel jumlah handoff (Uk) memiliki 2 nilai yaitu 0 dan 1. = 1 jika statement keadaan jumlah handoff terpenuhi, sebaliknya jika = 0 menyatakan bahwa statement keadaan handoff tidak terpenuhi. Banyaknya kejadian handoff ( (l)) pada lintasan l yang terdiri dari N titik sampel sinyal, akan dinyatakan dengan persamaan berikut[5]:
( ) = ∑ (8) Nilai rata-rata handoff sejumlah s lintasan l, ditulis dengan persamaan berikut:
Rata – rata handoff = ∑ ( ) (9) 3.3.2 Link Degradasi
Kejadian link degradasi(⋋ ) merupakan kejadian ketika level sinyal berada dibawah level sinyal minimum( ). Laju ekspektasi kejadian sinyal degradasi dalam suatu lintasan yang terdiri dari sampel sinyal , , dinyatakan dengan Persamaan berikut[5]: ⋋ ( ) = ∑ , < (11) Dimana, , < = − + [ , | , ] [ , | , ] , , = − log , + ( − log , + , ) − ( − log , ) , , = (1 − )
Jadi, sinyal degradasi rata-rata dari sejumlah s lintasan l dirumuskan dengan persamaan berikut[5]:
= ∑ ⋋ ( ) (12) 4. HASIL SIMULASI
Proses simulasi dimulai dengan menentukan parameter dan membangkitkan bilangan acak. Menghitung kuat sinyal terima dan merata-ratakan kuat sinyal dengan metode windowing. Nilai rata-rata kuat sinyal kemudian digunakan untuk kebijakan proses handoff.
-28- copyright @ DTE FT USU 4.1 Algoritma Locally Optimal Handoff
Algoritma locally optimal handoff dievaluasi berdasarkan parameter kinerja handoff, yaitu: banyaknya handoff yang terjadi (jumlah handoff) dan link degradasi.
Data hasil simulasi algoritma locally optimal handoff denga variasi kecepatan terhadap jumlah handoff dengan S = 50 ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variasi Kecepatan terhadap Jumlah Handoff dengan pengulangan data sebanyak
50 kali (S=50) Kecepatan (m/s) Jumlah Handoff do =10 m do =20 m do =30 m 2 26,200 18,100 16,800 10 23,200 23,200 23,00 20 4,600 4,600 4,600 30 1,450 1,450 1,450 40 1,100 1,100 1,100 50 1,00 1,00 1,00
Berdasarkan Tabel 1 diperoleh bahwa jumlah handoff akan meningkat jika kecepatannya kecil dan nilai korelasi jarak kecil, karena kejadian handoff semakin sering terjadi. Jumlah handoff akan menurun jika nilai kecepatan semakin besar dan nilai korelasi jarak semakin besar juga. Nilai handoff yang semakin kecil menyatakan bahwa kecepatan semakin besar. Grafik variasi kecepatan terhadap jumlah handoff dengan pengulangan data sebanyak 50 kali (S = 50) diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik variasi kecepatan terhadap jumlah handoff dengan S=50
Data hasil simulasi variasi kecepatan terhadap sinyal degradasi dengan S = 50 ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Variasi kecepatan terhadap sinyal degradasi dengan pengulangan data sebanyak
50 kali (S=50) Kecepatan (m/s) Sinyal Degradasi do=10 m do=20 m do=30 m 2 0,075 0,058 0,040 10 0,128 0,128 0,128 20 0,149 0,149 0,149 30 0,161 0,161 0,161 40 0,166 0,166 0,166 50 0,170 0,170 0,170
Berdasarkan Tabel 2 diperoleh bahwa semakin besar nilai kecepatan maka semakin meningkatkan nilai sinyal degradasi. Sinyal degradasi yang semakin meningkat diakibatkan oleh nilai korelasi jarak yang semakin rendah (korelasi jarak semakin menurun). Kejadian korelasi jarak semakin rendah terjadi pada kecepatan yang menurun, semakin besar nilai kecepatan maka korelasi jarak semakin meningkat. Grafik variasi kecepatan terhadap sinyal degradasi dengan S=50 ditujukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik variasi kecepatan terhadap sinyal degradasi dengan S=50 4.2 Perbandingan Algoritma Locally Optimal Handoff dengan Metode Threshold dengan Histeresis Adaptif pada Korelasi Jarak 10 m
Perbandingan antara algoritma locally optimal handoff dengan metode threshold
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 0 5 10 15 20 25 30 variasi kecepatan Jum la h ha nd off rata-ra t a do = 10 do = 20 do = 30 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 variasi kecepatan S in y al D e g ra d a s i do = 10 do = 20 do = 30
-29- copyright @ DTE FT USU dengan histeresis adaptif dengan variasi
korelasi jarak 10 m.
Data hasil simulasi variasi kecepatan terhadap jumlah handoff dengan S=50 untuk algoritma locally optimal handoff dan threshold dengan histeresis adaptif ditunjukkan pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Variasi kecepatan terhadap jumlah handoff dengan pengulangan data sebanyak 50
kali (S=50) untuk algoritma locally optimal handoff Kecepatan (m/s) Jumlah handoff do = 10 m do = 20 m do = 30 m 2 26,90 18,70 14,70 10 22,40 22,40 22,40 20 4,960 4,960 4,960 30 1,540 1,540 1,540 40 1,100 1,100 1,100 50 0,900 0,9000 0,9000 Tabel 4. Variasi kecepatan terhadap jumlah handoff dengan pengulangan data sebanyak 50
kali (S=50) untuk metode threshold dengan histeresis adaptif Kecepata n (m/s) Jumlah handoff do = 10 m do = 20 m do = 30 m 2 16,90 12,14 9,240 10 32,60 32,66 32,60 20 37,80 37,80 37,80 30 40,00 40,00 40,00 40 42,48 42,48 42,48 50 43,72 43,72 43,72 Diperlihatkan hubungan antara jumlah handoff dengan locally optimal handoff dan threshold dengan histeresis adaptif pada kecepatan 0 m/s – 50 m/s (S=50). Pada kisaran kecepatan 0 – 5 m/s algoritma locally optimal meningkat seiring besarnya jumlah handoff , sementara pada kecepatan 5 - 30 m/s nilai dari algoritma locally optimal berangsur menurun, jumlah handoff semakin kecil. Pada kisaran kecepatan 30 – 50 m/s nilai algoritma locally optimal hampir konstan seiring semakin kecilnya jumlah handoff.
Pada metode threshold dengan histeresis adaptif, pada kecepatan 0 – 5 m/s nilai
histeresis adaptif rendah, jumlah handoff kecil. Pada kecepatan 10 – 50 m/s terjadi kenaikan histeresis adaptif, jumlah handoff semakin besar seiring bertambahnya kecepatan. Dapat dibandingkan bahwa nilai dari algoritma locally optimal berbanding terbalik dengan histeresis adaptif, algoritma locally optimal mengalami kenaikan saat kecepatan 0 – 10 m/s sedangkan histeresi adaptif terjadi penurunan di kecepatan yang sama.
Pada kecepatan 10 -50 m/s algoritma locally optimal semakin rendah dan nilai hampir konstan seiring jumlah handoff semakin kecil dan kecepatan yang semakin besar, sedangkan histeresis adaptif terjadi kenaikan, jumlah handoff meningkat seiring semakin besarnya nilai kecepatan. Pada Tabel 3 dan Tabel 4 diperlihatkan hasil data perbandingan algoritma locally optimal dengan histeresis adaptif dengan korelasi jarak 10 m terhadap jumlah handoff seperti diperlihatkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Variasi kecepatan terhadap jumlah handoff dengan S=50
Data hasil simulasi variasi kecepatan terhadap sinyal degradasi dengan S=50 untuk algoritma locally optimal handoff dan threshold dengan histeresis adaptif ditunjukkan pada Tabel 5 dan Tabel 6.
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 0 10 20 30 40 50 variasi kecepatan (m/s) J u mlah h a ndo f f rata -ra t a
perbandingan algoritma LO vs Hist.Adaptif, do = 10
Locally Optimal Histeresis Adaptif
-30- copyright @ DTE FT USU Tabel 5. Variasi kecepatan terhadap sinyal
degradasi dengan pengulangan data sebanyak 50 kali (S=50) untuk metode algoritma locally
optimal Kecepatan (m/s) Sinyal Degradasi do = 10 m do = 20 m do = 30 m 2 0,0690 0,0540 0,0416 10 0,1296 0,1296 0,1296 20 0,1506 0,1506 0,1506 30 0,1604 0,1604 0,1604 40 0,1668 0,1668 0,1668 50 0,1704 0,1704 0,1704 Tabel 6. Variasi kecepatan terhadap sinyal
degradasi dengan pengulangan data sebanyak 50 kali (S=50) untuk metode
threshold dengan histeresis adaptif Kecepatan (m/s) Sinyal Degradasi do = 10 m do = 20 m do = 30 m 2 0,0690 0,0540 0,0416 10 0,1296 0,1296 0,1296 20 0,1506 0,1506 0,1506 30 0,1604 0,1604 0,1604 40 0,1668 0,1668 0,1668 50 0,1704 0,1704 0,1704 Untuk perbandingan algoritma locally optimal dengan histeresis adaptif nilai sinyal degradasi konstan dan sama pada kisaran kecepatan 0 – 50 m/s. Nilai sinyal degradasi mengalami kenaikan seiring meningkatnya histeresis adaptif. Fenomena pada Tabel 5 dan Tabel 6 diperlihatkan bahwa nilai dari algoritma locally optimal dengan histeresis adaptif adalah sama. Semakin besar nilai sinyal degradasi maka nilai algoritma locally optimal dan histeresis adaptif semakin meningkat, nilai kecepatan semakin besar. Banyaknya sinyal degradasi yang terjadi karena kenaikan nilai algoritma locally optimal dan histeresis adaptif (nilai handoff semakin besar) diperlihatkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Variasi kecepatan terhadap sinyal degradasi dengan S=50
5. KESIMPULAN
Pada Paper ini telah dilakukan simulasi algoritma locally optimal handoff dan perbandingannya dengan metode threshold dengan histeresis adaptif. Dari hasil simulasi diperoleh beberapa kesimpulan yaitu:
1. Jumlah handoff sering terjadi ketika nilai korelasi jarak 10 m (jumlah handoff meningkat), hal ini berkaitan dengan kecepatan yang lambat (kecepatan bernilai 0 m/s – 5 m/s). 2. Pengaturan kecepatan yang semakin
meningkat (10 m/s sampai 50 m/s), menyebabkan handoff semakin jarang terjadi (jumlah handoff bernilai rendah), hal ini terjadi karena korelasi jarak bernilai 30 m sehingga menyebabkan level sinyal menurun.
3. Semakin besar nilai kecepatan menyebabkan sinyal degradasi meningkat dan konstan pada nilai korelasi jarak yaitu 10 m, 20 m, 30 m. 4. Pada algoritma locally optimal handoff,
nilai handoff semakin menurun yaitu dari 26,9400 pada kecepatan 2 m/s hingga 0,900 pada kecepatan 50 m/s dengan nilai korelasi jarak yang sama yaitu 10 m, sementara pada metode threshold dengan histeresis adaptif terjadi kenaikan jumlah handoff seiring bertambahnya kecepatan.
5. Pada algoritma locally optimal handoff, sinyal degradasi terjadi kenaikan dari 0,0690 sampai 0,1704 dengan kecepatan 2 m/s hingga 50 m/s, dan bernilai sama dengan metode threshold dengan histeresis adaptif . 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 variasi kecepatan (m/s) Siny a l D egr a dasi
perbandingan algoritma LO vs Hist.Adaptif, do = 10
Locally Optimal Histeresis Adaptif
-31- copyright @ DTE FT USU DAFTAR PUSTAKA
[1]. Rummi Sirait, ST. MT. 2009. “Handover Pada Jaringan Komunikasi Bergerak Generasi Ketiga (3G) WCDMA.
[2].
Stallings, W.2007.”Komunikasi dan
Jaringan
Nirkabel
(alih
bahasa),”Penerbit: Erlangga.
[3]. Goldsmith,A. 2005.”Wireless Communication”,Penerbit: Cambridge University Press.
[4]. Halgamuge, M. N. 2006. Performance Evaluation and Enhancement of Mobile and Sensor Networks, (Disertasi). Australia, University of Melbourne. [5]. Leonardo, Siregar. 2013.”Optimalisasi
Parameter Tradeoff Handoff dengan Mengevaluasi Metode Handoff”. [6]. Akar, M., Mitra,U. 2001,”Variations on
Optimal and Suboptimal Handoff Control for Wireless Communication Systems”,IEEE J. Select. Areas Commun., vol. 19, hal. 1173-1185. [7]. Gudmundson, M. 1991.”Analysis of
Handover Algorithms,”IEEE, hal. 537-542.
[8]. Venugopal V. Veeravalli.”A Locally Optimal Handoff Algorithm foe Cellular Communications”, IEEE, vol 46,
August 1997.
[9]. Zhu,K.,danKwak,K.2006.”Performance Analysis of an Adaptive Handoff Algorithm Based on Distance Information”, Elsevier,Comp., Commun., 30 (2007) 1278-1288.
