Simulasi Kinerja BER pada Kanal AWGN dan Kanal Fading

Semester kemarin saya mengambil mata kuliah ET4081 – Sistem Komunikasi Seluler dengan dosen Pak Adit Kurniawan. Pada akhir masa kuliah, kami diberi tugas akhir untuk men-simulasikan kinerja bit error rate (BER) pada kanal AWGN dan kanal fading. Tugas ini dikerjakan berkelompok (saya, Timor, Copi, Fadel).

So, begini permasalahannya:

Untuk verifikasi formula BER pada kanal AWGN, dibuat simulasi komputer dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB untuk melihat kinerja BER tersebut pada komunikasi digital. Simulasi dilakukan untuk nilai-nilai Eb/No = 0, 2, 4, 6, dan 8 dB. Bit error dihitung secara Monte Carlo sebanyak 5 kali run simulasi untuk masing-masing nilai Eb/No tersebut. Kemudian, kurva BER vs Eb/No hasil simulasi Monte Carlo digambarkan dan dibandingkan dengan kurva teoritis.

Pertama-tama, kita lihat dulu kurva teoritis untuk menentukan jumlah bit dengan minimal 10 error. Kurva teoritis dapat ditampilkan di MATLAB dengan script berikut:

figure(1);
SNR = [0:2:10];
i = 1:length(SNR);
BER(i)= 0; t = [0:0.1:10];
Pe = 0.5*erfc(sqrt( 10.^(t./10)));      %BER teoritis
semilogy(t, Pe, ‘blue”);                           %Plot data secara logaritmik
grid on;
title(‘BER vs SNR (AWGN)’);
xlabel(‘SNR (dB)’);
ylabel(‘Bit Error Rate (BER)’);

(script ini diperoleh dari modifikasi script yang ada di bagian paling terakhir)

Kurva teoritis BER vs SNR untuk kanal AWGN

Pada posting ini, sebagai contoh akan dilakukan simulasi untuk SNR = 4dB saja. Dari kurva teoritis tersebut terlihat bahwa untuk SNR 4dB, BER teoritis adalah 0.0125, sehingga untuk minimal 10 error jumlah bit yang harus diuji adalah 1000 bit.

Simulasi dilakukan dengan menggunakan script berikut:

N = 1000;                                        %Jumlah bit = 1000
SNR = 4;                                           %SNR = 4 dB
signal = sign(randn(1, N));      %Generate sinyal random NRZ bipolar 1V
t=1:length(signal);
figure(1); plot(t, signal);           %Menampilkan sinyal yang dibangkitkan
noise = randn(1, N)./10^(SNR/20)./sqrt(2);      %Generate noise
figure(2); plot(t, noise);                                                %Menampilkan noise    
r = signal + noise;         %r = sinyal yang tercampur noise
figure(3); plot(t, r);      %Menampilkan sinyal yang tercampur noise
r = sign(r);               
err = sum(abs(signal-r)/2)      %Menghitung jumlah error

(script ini diperoleh dari penjelasan dosen di kelas)

Bit error dihitung secara Monte Carlo sebanyak 5 kali run simulasi. Proses Monte Carlo sebanyak 5 kali dilakukan karena proses ini bersifat acak, sehingga untuk memperoleh hasil yang akurat perlu diambil beberapa sampel. Simulasi memberikan hasil sebagai berikut:

Hasil simulasi untuk SNR 4dB pada kanal AWGN

Lima kali run simulasi memberikan hasil bit error sebanyak 8, 18, 12, 18, dan 11, sehingga rata-rata bit error adalah sebanyak 13,4 bit dari setiap 1000 bit sinyal yang dibangkitkan. Sehingga dari simulasi ini diperoleh BER = 0.0134, cukup dekat dengan BER teoritis.

Untuk membandingkan kurva teoritis dan kurva hasil simulasi, dapat dilakukan secara manual dengan membuat grafik setelah simulasi pada semua nilai SNR dilakukan. Namun, dapat juga dilakukan dengan menggunakan script seperti berikut:

figure(1);
clear; clf;
N = [1000 1000 1000 10000 100000 1000000];
%Jumlah bit untuk minimal 10 error
SNR = [0:2:10];                  %SNR = 0, 2, 4, 6, 8, dan 10 dB
for i = 1:length(SNR);      %Loop untuk 5 kondisi SNR
    BER(i) = 0;                        %Inisiasi nilai BER untuk kasus i (i = 1,2,3,4,5)
    N(i);
    for j = 1:5                           %Monte Carlo sebanyak 5 kali
        signal = sign(randn(1, N(i)));      %Generate sinyal random NRZ bipolar 1V
        noise = randn(1, N(i))./10^(SNR(i)/20)./sqrt(2);      %Noise AWGN
        r = signal + noise;      %Sinyal yang tercampur noise
        r = sign(r);
        err(i) = sum(abs(signal-r)/2);      %Hitung error kasus ke-i
        BER(i) = BER(i) + err(i);                   %Simpan nilai error kasus ke-i
    end
    BER(i) = BER(i)/(5*N(i));                    %Hitung rata-rata error
end
t = [0:0.1:10];
Pe = 0.5*erfc(sqrt( 10.^(t./10)));       %Nilai error teoritis
semilogy(t, Pe, ‘blue’, SNR, BER, ‘r-*’);      %Kurva teoritis dan hasil simulasi
grid on;
title(‘BER vs SNR (AWGN)’);
xlabel(‘SNR (dB)’);
ylabel(‘Bit Error Rate (BER)’);

(script ini diperoleh dari sini :) )

Perbandingan antara kurva teoritis (biru) dan kurva hasil simulasi kanal AWGN (merah)

Untuk yang kanal fading, begini permasalahannya:

Simulasi komputer dibuat untuk mensimulasikan kanal fading pada nilai Eb/No = 0, 5, 10, 15, 20, dan 25 dB. Simulasi dilakukan untuk Doppler shift fD = 30Hz, serta laju data = 10Kbps. Fading simulator telah diberikan dalam fungsi MATLAB oleh dosen.

Simulasi kedua ini serupa dengan yang sebelumnya. Namun, pada simulasi ini diberikan fading yang berupa fungsi dari jumlah bit, doppler shift, dan periode bit. Fading ini nantinya akan dikalikan pada sinyal yang di-generate. Jangan lupa untuk mengubah persamaan BER teoritis menjadi persamaan BER pada kanal fading. Kemudian, untuk menentukan jumlah bit, selain melihat kurva teoritis dilakukan pula perhitungan dengan persamaan:

selanjutnya jumlah bit yang digunakan adalah hasil yang terbesar antara kurva teoritis dan perhitungan di atas.

Yap, sekali-sekali deh posting hal yang berisi. :P

Sambil belajar, sambil inget-inget, sambil sharing juga.

Semoga berguna buat yang baca… :)

CWDM vs DWDM

Kebutuhan kapasitas bandwidth yang semakin meningkat dan kebutuhan kualitas transmisi data yang tinggi harus diantisipasi dengan teknologi yang andal, salah satunya yaitu WDM (Wavelength Division Multiplexing). WDM merupakan salah satu jenis multiplexing frekuensi. Multiplexing filakukan dengan membagi-bagi sinyal dalam bentuk cahaya ke dalam frekuensi-frekuensi tertentu. Masing-masing frekuensi tersebut akan berfungsi sebagai kanal traffic. Dengan konsep pembagian frekuensi, WDM merupakan teknologi multiplex yang sangat mengoptimalkan pemanfaatan bandwidth.

WDM

WDM merupakan metode transmisi data dari berbagai sumber melalui fiber optic yang sama pada satu waktu. Teknologi ini memultipleksi beberapa sinyal carrier optic ke dalam sebuah fiber optic dengan menggunakan panjang gelombang cahaya yang berbeda-beda. Karena panjang gelombang yang satu tidak akan mengganggu panjang gelombang yang lain, maka tidak akan terjadi interferensi sinyal.  Teknik ini memungkinkan komunikasi dua arah melalui sehelai fiber.

WDM menggunakan multiplexer pada sisi transmitter untuk menggabungkan sinyal-sinyal. Kemudian di sisi receiver, demultiplexer digunakan untuk membagi lagi sinyal-sinyal tersebut. Dengan menggunakan tipe kabel yang sesuai, kedua proses tersebut dapat dilakukan pada waktu yang bersamaan.

Read More

Cloud Computing

APA ITU CLOUD COMPUTING?

Cloud computing adalah web-based processing yang merupakan generasi kelima dalam komputasi (setelah mainframe, personal computer, client-server computing, dan web). Di mana sumber daya, perangkat lunak, dan informasi disediakan ke computer dan perangkat lain melalui internet.  Dengan menggunakan sumber daya dari server atau computer yang telah terdistribusi, cloud computing membebaskan pengguna dari konfigurasi ke server local. Teknologi ini disebut cloud computing, karena menggabungkan pemanfaatan teknologi komputasi berbasis internet (cloud).

Semua hal, mulai dari infrastruktur komputasi, aplikasi, proses bisnis, kolaborasi personal, dapat dikirimkan kepada pengguna sebagai service kapan dimanapun pengguna membutuhkan.



Cloud dalam cloud computing dapat didefinisikan sebagai himpunan dari perangkat keras, jaringan, storage service, dan interface yang dikombinasikan untuk mengirimkan seluruh aspek dalam komputasi dalam bentuk service.

Apabila dianalogikan, maka teknologi cloud computing seperti mekanisme pemakaian listrik ke PLN. Sebagai pelanggan, kita tidak perlu membangun pembangkit listrik sendiri, kita hanya perlu membayar ke PLN, tidak perlu investasi besar untuk infrastruktur, kita pun dapat menaikkan dan menurunkan spesifikasi infrastruktur sesuai kebutuhan dan biaya yang kita sediakan. Read More

Gigabit Ethernet Passive Optical Network (GEPON)

Perkembangan kebutuhan layanan data dan aplikasi berbasis IP mendorong keperluan akan jaringan akses yang berkemampuan broadband yang memiliki kapasitas besar dan kecepatan tinggi. Teknologi GEPON (Gigabit Ethernet Passive Optical Network) datang dengan menawarkan solusi atas kebutuhan tersebut.

GEPON merupakan salah satu teknologi akses serat optik yang menggunakan PON (Passive Optical Network) sebagai media transport ke pelanggan dalam arsitektur FTTX.

Saat ini, operator di Indonesia masih menggunakan teknologi ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line) yang menggunakan tembaga dalam distribusinya. Teknologi ADSL memiliki keterbatasan namun masih tetap digunakan karena dengan penggunaan jaringan existing ini, capex akan lebih rendah. Read More

tidak ada kata gabut

Minggu ini udah minggu kelima KP saya di Indosat. Akhirnya dari sejak akhir minggu lalu, keberadaan saya di divisi tempat saya ber-kp ceria mulai jelas. Mentor saya udah kasi timeline ampe akhir KP. Intinya, saya diminta bantu-bantu kerjaan dia ampe tengah bulan Juli, trus seminggu fokus ke topik KP, trus seminggu terakhir fokus bikin laporan. Nah itu dia yang saya tunggu-tunggu! Diminta bantu-bantu kerjaan = ga gabut. :D

Nah, jadi dari Kamis minggu lalu, saya disuruh Mentor, Pak Sumar, untuk ngikutin kerjaannya Mas Yamin. Awalnya cuma dikenalin tentang NMA-nya Marconi-Ericsson, sesekali juga ditanya-tanya tentang SDH dan para kerabatnya. Senin kemaren, akhirnya saya minta untuk pegang langsung aplikasinya, biar lebih ngerti gtu. Lagian juga kalo liatin orang kerja doang kan bawaannya ga ngerti dan ngantuk.

Sebagai pemula, hari Senin ini saya diajarin cara bikin proteksi jaringan. Lumayan gampang, anggap aja kayak lagi praktikum, tinggal klak-klik sana sini. Walaupun gtu emang harus ngerti juga sih dia mau dibuat proteksinya lewat daerah mana dan lewat port mana. Sip, akhirnya proteksi jaringan yang diminta udah selesai.

Selasa ini saya sendirian karena teman se-divisi dan se-meja saya lagi jadi volunteer untuk acara seminar. Akhirnya daripada ngong ngong bengong, saya minta kerjaan lagi. Hari ini ditugasin mindahin circuit. Jadi kalo pake Marconi, mindahin circuit tidak semudah membalik telapak tangan. Pertama-tama, circuit yang dimaksud harus dibikin proteksinya dulu (sebut saja B). Abis itu di-swap antara main (sebut saja A) dan proteksinya (B). Maka sekarang kedudukannya B jadi main dan A jadi proteksi. Setelah jalur proteksi yang baru (A) di-deacticvate, maka jalur tersebut baru bisa di-remove. Jadilah main circuit jaringan tersebut pindah ke B. :D

Okay, pekerjaan itu selesai tepat sebelum waktu makan siang.

Setelah makan siang, saya dikasi kerjaan ama mentor untuk nempatin titik-titik dari daerah yang udah ditentukan ke peta buta Jakarta. Okay, terdengar mudah dan simple. Masalahnyaaaa: kerjainnya harus pake Visio dimana saya boro-boro pegang aja belom pernah dan peta buta-nya sebuta itu, ga jelas pisan. Tambahan: saya ga hapal nama-nama daerah di Jakarta dan sekitarnya! Orang buta arah giniii. Argh, lengkap sudah. Akhirnya menatap kosong pada layar komputer. Memohon bantuan pada google maps dan mengira-ngira letak daerah yang dimaksud.

Wah ternyata setengah jam lagi waktunya pulang dan saya blom selesai, maka saya menghadap sang Mentor.

Saya: Pak, tugas yang tadi tuh deadline-nya kapan ya?

Mentor: Berarti blom selesai ya?

Saya: Hmm, iya Pak, blom selesai.

Mentor: Yaahh, santai aja lah, toh kamu KP juga masih lama. Ga di gaji juga, jadi jangan serius-serius amat lah.

Saya: Hahaha, baiklah Pak. *ternyata mentornya santai, tau gtu tadi juga ngerjainnya santai. lho?!*

Hmm, bener juga kata si bapak. KP ga usah terlalu serius, toh ga di gaji ini.

Bener juga kata-kata teman-teman saya: kami tidak digaji, makanya kami tidak gabut.

Kami tidak digaji, makanya tidak ada kata gabut untuk kami! :P