ANALISIS SISTEM MIMO-OFDM DENGAN ALOKASI DAYA DAN JENIS MODULASI MENGGUNAKAN TEKNIK BAYESIAN

(1)

ANALISIS SISTEM MIMO-OFDM DENGAN ALOKASI DAYA DAN JENIS MODULASI MENGGUNAKAN TEKNIK BAYESIAN

Bobby Juan Pradana¹, Sugihartono², Rina Pudji Auti³

¹Magister Elektro Komunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom

Abstrak

Penelitian ini akan membahas sistem OFDM dengan MIMO untuk single user. Sistem akan memiliki sedikit pengetahuan tentang kondisi kanal dan terjadi kesalahan dalam informasi tersebut ketika sistem mengestimasi kondisi kanal. Sehingga pada penelitian ini akan digunakan informasi kondisi kanal yang tidak sempurna atau Imperfect-CSI (Channel State Information).

Teknik yang akan dicoba untuk dipakai untuk mengatasi kondisi di atas adalah Bayesian Technique dengan alokasi daya dan jenis modulasinya, serta estimasi kanal untuk rekonstruksi sinyal terima.

Teknik Bayesian yang digunakan untuk alokasi daya dan jenis modulasi yaitu teknik GEOM, HARM, dan MAXMIN. Ketiga teknik tersebut memerlukan CSI berupa eigenvalue maksimum tiap subcarrier untuk melakukan pengubahan alokasi daya dan jenis modulasi berdasar kondisi kanal.

Untuk estimasi imperfect CSI digunakan teknik Bayesian dengan melakukan interpolasi dan kompensasi dengan sinyal pilot.

Hasil penelitian thesis ini didapat sistem MIMO-OFDM pada kanal multipath fading untuk kondisi diam akan optimal jika menggunakan teknik HARM pada kondisi low transmit power dan teknik MAXMIN pada kondisi high tranmit power. Pada kondisi user bergerak didapat sistem MIMO- OFDM akan optimal jika menggunakan teknik GEOM pada kondisi low transmit power dan teknik HARM pada kondisi high transmit power.

Kata Kunci : MIMO, OFDM, Teknik Bayesian, GEOM, HARM, MAXMIN, eigenvalue maksimum

Abstract

This research will discuss about OFDM and MIMO system for single user. System will have a few of knowledge about channel condition and error that occur in the information while the system estimates channel condition. So, in this research will use imperfect-CSI (Channel State

Information). Technique that will be tried to handle this condition is Bayesian Technique with power and modulation allocation, also estimates channel to reconstruct received signal.

Bayesian technique that used for power and modulation allocation are GEOM, HARM, and MAXMIN technique. These technique need CSI that contain maximum eigenvalue for each

subcarrier to change power and modulation based on channel state. Bayesian technique is used to estimate imperfect CSI by interpolating and compensating pilot signal.

The research result is MIMO-OFDM system on multipath fading channel at low mobility will optimum if use HARM technique with low transmit power and MAXMIN technique with high transmit power. At high mobility, MIMO-OFDM system will optimum if use GEOM technique with low transmit power and HARM technique with high transmit power.

Keywords : MIMO, OFDM, Bayesian technique, GEOM, HARM, MAXMIN, maximum eigenvalue

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Fakultas Teknik Elektro Program Studi S2 Magister Elektro Komunikasi

(2)

BAB I PENDAHULUAN

1.1 LATAR BELAKANG

Sistem komunikasi nirkabel telah meningkat secara signifikan dalam beberapa tahun ini dan akan memegang peranan yang sangat penting dalam kehidupan kita. Permintaan kebutuhan akan komunikasi nirkabel ini telah meningkat secara eksponensial, seperti kebutuhan akan konektivitas, layanan yang bervariasi, dan kualitas yang semakin baik.

Kebutuhan teknis yang beragam harus dihadapkan dan dipertimbangkan dengan desain dari sistem komunikasi nirkabel masa depan. Aspek-aspek yang harus diperhitungkan diantaranya yaitu :

Bertambahnya jumlah pengguna layanan komunikasi nirkabel.

 Bertambahnya permintaan akan lingkup (coverage) area yang lebih luas.

 Meningkatnya jumlah layanan mobile pada sistem komunikasi nirkabel ini.

Meningkatnya permintaan kualitas layanan yang semaki baik dan bit rate yang lebih tinggi untuk suatu aplikasi.

 Keharusan dalam mendesain mobile terminal dengan baterai yang ringan tetapi memiliki lifetime yang lama.

Sangat sulit untuk meningkatkan secara simultan semua aspek di atas. Performansi sistem komunikasi dapat ditingkatkan dengan beberapa teknik seperti pengalokasian daya dan teknik modulasi adaptif yang diterapkan pada sistem CDMA (Code Division Multiple Access), OFDM (Orthogonal Frequency Divison Multiplexing), dan MIMO

(3)

(Multiple Input Multiple Output). Pengalokasian daya digunakan untuk mengatasi permasalahan fading dimana di sisi penerima mengalami penurunan kualitas daya. Sehingga jika diinginkan sistem memiliki BER tertentu, maka daya kirim harus dialokasikan di tiap subcarrier sesuai dengan kondisi kanal.

Jenis modulasi berkaitan pula dengan alokasi daya di tiap subcarrier. Jenis modulasi yang lebih tinggi maka membutuhkan daya kirim yang lebih besar juga. Tetapi dengan jenis modulasi yang tinggi akan menyebabkan kemungkinan error betambah banyak, jika kondisi kanal juga bertambah buruk. Ketika hal tersebut terjadi maka yang dapat dilakukan yaitu menurunkan jenis modulasi sehingga kemungkinan error dapat diperkecil.

Sistem OFDM dapat memberikan kecepatan transmisi data yang tinggi pada kanal wireless dengan teknik multipleksing.

Peningkatan performansi sistem dan spektral efisiensi dilakukan dengan teknik alokasi daya dan modulasi adaptif pada sistem OFDM, serta dapat ditambahkan teknik alokasi subchannel untuk menigkatkan kapasitas sistem.

Masalah kualitas atau kehandalan suatu sinyal yang ditransmisikan melewati kanal wireless menuju ke penerima dapat ditingkatkan dengan teknik diversity, dimana sinyal ditransmisikan dengan beberapa tiruannya. Salah satu teknik diversity, yaitu dengan space diversity yang diterapkan pada sistem MIMO di sisi pengirim dan penerima.

Penelitian ini akan membahas sistem OFDM dengan MIMO untuk single user. Sampai saat ini simulasi menggunakan informasi kondisi kanal masih dianggap sempurna atau transmitter dan receiver

(4)

mempunyai pengetahuan penuh tentang kondisi kanal. Kenyataannya sistem akan memiliki sedikit pengetahuan tentang kondisi kanal dan terjadi kesalahan dalam informasi tersebut ketika sistem mengestimasi kondisi kanal. Sehingga pada penelitian ini akan digunakan informasi kondisi kanal yang tidak sempurna atau Imperfect-CSI (Channel State Information). Teknik yang akan dicoba untuk dipakai untuk mengatasi kondisi di atas adalah Bayesian Technique dengan alokasi daya dan jenis modulasinya, serta estimasi kanal untuk rekonstruksi sinyal terima.

1.2 TUJUAN PENELITIAN

Penelitian thesis tentang teknik MIMO-OFDM yang akan dilakukan ini memiliki tujuan sebagai berikut :

1. Menganalisis sistem MIMO pada OFDM dengan algoritma alokasi adaptif dan dibandingkan dengan sistem MIMO-OFDM tanpa algoritma alokasi adaptif.

2. Merancang dan menganalisis performansi sistem MIMO- OFDM jika algoritma alokasi adaptif menggunakan teknik Bayesian.

3. Menganalisis kinerja teknik Bayesian dalam mengalokasikan daya dan jenis modulasi, serta mengestimasi CSI pada sistem MIMO-OFDM dengan melihat hasil BER.

(5)

1.3 PERUMUSAN MASALAH

Penelitian tentang MIMO-OFDM ini yang pemodelannya terdapat pada BAB III, akan membahas dan menganalisis :

1. Susunan sistem OFDM dan sistem MIMO yang telah ada untuk digabungkan.

2. Penentuan algoritma alokasi adaptif daya dan jenis modulasi yang sesuai dengan sistem OFDM dengan memberikan sinyal balik (feedback).

3. Rancangan sistem OFDM dengan algoritma alokasi adaptif yang digabungkan dengan teknik diversitas menggunakan spatial multiplexing pada sistem MIMO.

4. Bagaimana teknik Bayesian dapat mengestimasi kondisi kanal jika diterapkan pada kanal MIMO dan sistem MIMO-OFDM bila CSI dalam keadaan imperfect (tidak sempurna).

5. Penggunaan beberapa teknik Bayesian yaitu GEOM, HARM, dan MAXMIN untuk kondisi CSI yang imperfect pada sistem MIMO-OFDM.

6. Kombinasi teknik Bayesian berupa teknik pengalokasian daya dan jenis modulasi dengan teknik estimasi menjadi suatu algoritma pada sistem MIMO-OFDM dengan imperfect CSI pada sisi penerima dan mengirimkan feedback ke pengirim.

7. Pensimulasian poin-poin dari rumusan masalah di atas dan dilihat hasil performansi sistem dengan berbagai teknik, sehingga dapat diambil kesimpulan-kesimpulan yang harus sesuai dengan tujuan penelitian ini.

(6)

1.4 BATASAN MASALAH

Dalam penelitian thesis ini agar tidak meluas dalam menganalisis sistem, maka akan dilakukan pembatasan masalah, yaitu :

1. Alokasi adaptif daya dan jenis modulasi hanya menggunakan teknik konvensional dan dibandingkan dengan teknik Bayesian yaitu teknik GEOM, HARM, dan MAXMIN.

2. Jenis modulasi yang dipakai adalah BPSK, QPSK, 8-QAM, dan 16-QAM.

3. Kanal baseband menggunakan pemodelan kanal Jakes.

4. Informasi kondisi kanal bersifat imperfect di sisi penerima dan bersifat perfect di sisi pengirim, sebagai hasil dari umpan balik.

5. Sistem MIMO memakai spatial multiplexing dengan antena 2

×

2.

6. Tidak membahas tentang kinerja channel coding dalam sistem MIMO-OFDM.

1.5 HIPOTESIS

Perkembangan sistem komunikasi nirkabel yang semakin cepat dengan berbagai fitur atau fasilitas yang harus dapat disediakan menyebabkan kebutuhan bandwidth yang semakin lebar. Selain hal tersebut, permasalahan yang muncul seiring dengan kemajuan zaman, yaitu lingkungan atau kondisi kanal yang banyak fading (gedung-gedung tinggi, interferensi dari sistem lain, pergerakan sistem transportasi yang cepat, dan lain-lain).

Hal di atas dapat diatasi dengan perancangan sistem komunikasi yang semakin handal (robust) dalam berbagai kondisi.

Untuk mengatasi bandwidth sistem yang lebar dan bandwidth kanal

(7)

yang sempit, maka digunakan sistem multi carrier atau teknik OFDM agar tidak terjadi frequency selective fading. Sedangkan kanal dengan banyak fading dapat digunakan teknik MIMO yang dirancang untuk mengatasi worst channel.

Hipotesis dari thesis ini adalah meningkatnya performansi dari sistem MIMO-OFDM karena penggunaan algoritma alokasi adaptif dengan Bayesian technique (teknik GEOM, HARM, dan MAXMIN) dalam pengalokasian daya (amplituda) dan SNR (jenis modulasi) tiap subcarrier. Estimator CSI digunakan agar sinyal terima hasil estimasi akan memiliki error yang relatif kecil terhadap sinyal asli, sehingga performansi sistem dapat ditingkatkan.

1.6 METODOLOGI PENELITIAN

Dalam menyusun thesis ini maka diperlukan suatu metodologi dalam melakukan penelitian dan penulisan hasil akhirnya dengan urutan sebagai berikut :

1. Melakukan studi literatur dengan mempelajari permasalahan yang berkaitan dengan sistem MIMO-OFDM dengan spatial multiplexing, algoritma alokasi daya dan jenis modulasi serta teknik estimasi CSI dengan teknik Bayesian.

2. Merancang sistem MIMO-OFDM pada kanal yang terdistribusi Rayleigh dengan pemodelan Jakes.

3. Penelitian dilakukan dengan bentuk simulasi program dengan menggunakan perangkat lunak Matlab 7.01 yang memungkinkan peneliti memanipulasi variabel-variabel input dan meneliti akibatnya terhadap performansi sistem.

(8)

4. Pengambilan data dilakukan dari hasil pengujian simulasi dengan beberapa parameter untuk dilakukan analisis unjuk kerja sistem.

5. Pencarian data dan informasi sebagai penunjang dan pembanding hasil simulasi diperoleh dari hasil simulasi yang pernah dilakukan dan dari data-data yang diperoleh dari jurnal, thesis, disertasi yang tersebut pada daftar pustaka.

(9)

BAB V

SIMPULAN DAN SARAN

5.1 SIMPULAN

Setelah melakukan beberapa simulasi sistem MIMO-OFDM dengan teknik - teknik Bayesian, maka dapat diambil simpulan :

1. Performansi sistem MIMO-OFDM dengan modulasi adaptif lebih baik daripada MIMO-OFDM dengan modulasi 8QAM dan 16QAM pada frekuensi Doppler = 2,2 Hz.

2. Sistem MIMO-OFDM dengan teknik Bayesian menghitung daya untuk alokasi amplituda tiap subcarrier dan menghitung SNR untuk alokasi bit (jenis modulasi) tiap subcarrier.

3. Teknik GEOM memiliki karakteristik alokasi dayanya rata atau sama untuk semua subcarrier dan berubah - ubah alokasi SNR tiap subcarrier-nya tergantung eigenvalue maksimum.

4. Teknik HARM memiliki karakteristik alokasi daya dan SNR untuk tiap subcarrier berubah - ubah nilainya sesuai eigenvalue maksimum.

5. Teknik MAXMIN memiliki karakteristik alokasi daya berubah- ubah nilainya dan alokasi SNR tiap subcarrier-nya bernilai rata atau sama sesuai eigenvalue maksimum.

6. Untuk frekuensi Doppler 2,2 Hz dan target BER = 10^-4, performansi dan bit rate sistem MIMO-OFDM yang optimal yaitu teknik HARM dengan low transmit power.

7. Untuk frekuensi Doppler 33,33 Hz dan target BER = 10^-4, performansi dan bit rate sistem MIMO-OFDM yang optimal

(10)

yaitu teknik GEOM, HARM, dan MAXMIN dengan high transmit power.

8. Untuk frekuensi Doppler 222,223 Hz dan target BER = 10^-4, performansi dan bit rate sistem MIMO-OFDM yang optimal yaitu teknik HARM dengan high transmit power.

9. Analisis pada low transmit power didapat bahwa untuk kondisi user diam, performansi dan bit rate sistem MIMO-OFDM yang optimal yaitu teknik HARM. Untuk frekuensi Doppler > 2 Hz, performansi dan bit rate sistem MIMO-OFDM yang optimal adalah teknik GEOM.

10. Analisis ketiga teknik Bayesian pada high transmit power sulit dibedakan performansinya. Tetapi jika diamati untuk target BER > 10^-4, dapat disimpulkan untuk kondisi user diam, performansi dan bit rate sistem MIMO-OFDM yang optimal yaitu teknik MAXMIN. Sedangkan untuk kondisi frekuensi Doppler > 2 Hz, performansi dan bit rate sistem MIMO-OFDM yang optimal yaitu teknik HARM.

11. Estimasi imperfect CSI oleh teknik Bayesian dapat memberikan perbaikan pada sistem MIMO-OFDM.

5.2 SARAN

Dari hasil simulasi sistem MIMO-OFDM, ada beberapa hal yang dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya, yaitu :

1. Penelitian tentang sistem MIMO-OFDM dengan menambahkan jenis modulasi yang lebih tinggi pada algoritma alokasi adaptif.

2. Teknik Bayesian diterapkan pada sistem MIMO-OFDM dengan skema multiuser.

(11)

3. Daya transmit total P0 dibuat adaptif sehingga bisa diketahui performansi yang optimal pada teknik Bayesian, tidak hanya dianalisis performansi sistem untuk low transmit power dan high transmit power saja.

4. Penggunaan teknik alokasi adaptif lainnya yaitu teknik CAP, MMSE, dan MEP. Kemudian dibandingkan hasilnya dengan teknik GEOM, HARM, dan MAXMIN.

(12)

DAFTAR PUSTAKA

1) Bansal, P., Brzezinski, A., “Adaptive Loading in MIMO/OFDM System”, Ph.D Thesis, Stanford, 2001.

2) Efendi, R., “Limited Feedback Precoding and MIMO Spatial Multiplexing for 802.16e Application”, Thesis, STT Telkom, 2007.

3) Forenza, A., Health, R.W., “Link Adaptation And Channel Prediction In Wireless OFDM Systems”, Ph.D Thesis, Texas University, 2001.

4) Hamdaner., “Performance Study of Channel Coding Low-Density Parity Check Code (LDPCC) at MIMO-OFDM System”, Thesis, STT Telkom, 2006.

5) Indriyana, W.D., “Performansi MIMO/MU-MC-CDMA dengan Deteksi Multiuser ZF-UOSIC”, Thesis, STT Telkom, 2006.

6) Iserte, A.P., “Channel State Information and Joint Transmitter- Receiver Design in Multi-Antenna Systems”, Ph.D Thesis, Universitat Politecnica de Catalunya, 2004.

7) Karthikeyan, S., Venkatesh, R., “Energy Allocation And Multiple Access For Multicarrier Communication”, Ph.D Thesis, Anna University Chennai, India, 2001.

8) Kivanc, D., Hui, L., “Subcarrier Allocation and Power Control for OFDMA”, Thesis, University of Washington, 2000.

9) Kuan, M., Jay, K., “Power Control, Adaptive Modulation and Subchannel Allocation for Multiuser Downlink OFDM”, IEEE Journal: Pro0-7803-8521-7/04, 2004.

10) Lawrey, E., “Adaptive Techniques for Multiuser OFDM”. Ph.D Thesis, James Cook University, 2001.

(13)

11) Schlegel, C., Bagley, Z., “MIMO Channel and Space-Time Coding”, Tutorial Presentation, Canada, 2002.

12) Xia, P., Zhou, S., Giannakis, G.B., “Adaptive MIMO-OFDM Based on Partial Channel State Information”, IEEE Transaction on Signal Processing, Vol.52, No.1, 2004.