BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi

1 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Analisis interferensi UWB terhadap WLAN a dimulai dengan menetapkan skenario jenis propagasi yang akan digunakan dan untuk kasus ini akan digunakan skenario propagasi indoor indoor. Perangkat software yang akan digunakan dalam simulasi ini adalah SEAMCAT (Spectrum Engineering Advanced Monte-Carlo Analysis Tool), yang secara arsektur terdiri dari 4 proses: 1. Event Generation Engine; 2. Distribution Evaluation Engine; 3. Interference Calculation Engine; 4. Lims Evaluation Engine. E-Event Generator I- Interface System Manager D-Distribution Evaluation C-Interference Calculation L-Lims Evaluation Gambar 3.1 Skema Simulasi SEAMCAT Blok diagram metode Monte Carlo yang akan digunakan dapat dilihat pada Gambar 3.1, di sana terlihat Event Generation Engine (EGE) mengambil input skenario interferensi yang dibuat dan melakukan proses penghungan desired Received Signal Strength (drss) victim receiver (WLAN a). Perhungan interfering Received Signal Strength yang dihasilkan UWB juga dilakukan pada 25

2 26 bagian ini, dimana proses dilakukan sebanyak N kali sehingga hasilnya akan memberikan nilai statistik yang memadai. Daftar masukkan yang dibutuhkan oleh proses awal ini ada pada Lampiran 1. Kemudian data array yang dihasilkan EGE diuji oleh Distribution Evaluation Engine (DEE) secara statistik untuk mengetahui apakah data tersebut memiliki korelasi yang baik. Dan terakhir data array tersebut dijadikan masukan bagi perhungan probabilas interferensi pada proses Interference Calculation Engine (ICE) 3.1 Menghung drss Sementara pada Gambar 3.2 dapat dilihat alur simulasi yang digunakan untuk menghung irss dan drss. Pada diagram alir tersebut dimulai dengan memasukkan parameter input sebagaimana yang ada pada Lampiran 1, kemudian dihung besarnya drss dan irss dengan rumus 3.2 dan 3.4. Data yang dihasilkan adalah drss dan irss dalam bentuk array. Jika jumlah erasi yang dilakukan (I) telah memenuhi jumlah data yang telah detapkan (N) maka hasilnya akan digunakan untuk menghung probabilas interferensi pada interference calculation engine (ICE) yang alurnya dapat dilihat pada Gambar 3.5. Mulai Masukkan Parameter input Hung drss Hung irss tidak Array vector drss dan irss N=I ya Go to ICE Gambar 3.2 Alur simulasi untuk menghung irss dan drss

3 27 Dalam skenario ini jarak digunakan sebagai variabel yang akan diubah untuk melihat efek interferensinya untuk u rumus yang digunakan untuk menghung desired received signal strength (drss) adalah[14]: drss = supplied f ( pwt, g wt vr, plwt vr, g vr wt ) (3.1) atau (3.2) Dimana: f = frekuensi yang derima di victim receiver vr g wt vr = gain antenna wanted transmter dalam arah victim receiver supplied P wt = distribusi tingkat daya maksimal yang diberikan pada antenna penerima yang diinginkan. pl = rugi-rugi wt vr receiver. jalur antara transmter yang diinginkan dengan victim Gambar 3.3 Skema hubungan irss dan drss pada interferensi WLAN dan UWB Gambar 3.3 menjelaskan posisi drss dan irss dimana drss adalah sinyal yang derima dari hasil propagasi victim system link dan irss adalah sinyal yang derima dari hasil propagasi intereference link.

4 28 Rugi-rugi jalur propagasi terdiri dari dua kondisi, yau rugi-rugi jalur propagasi antara wanted transmter (acces point WLAN) dengan victim receiver (penerima WLAN) dan rugi-rugi jalur propagasi antara interfering transmter (perangkat UWB) dengan victim receivernya (penerima WLAN). Rugi-rugi jalur sendiri tergantung dari skenario yang digunakan dan kondisi lingkungan, untuk aplikasi. ini akan digunakan propagasi indoor. Jika rugi-rugi propagasinya adalah propagasi indoor-indoor maka P Lo pada persamaan 2.8 akan berubah menjadi L indoor-indoor pada persamaan 3.3 [14]. Rumus tersebut digunakan untuk mencari drss yang jalur rugi-rugi propagasi antara wanted transmter (WLAN acces point) dengan victim receivernya (WLAN receiver). L indor indoor = Lwi + d room k f + 2 b k f + 1 f 1000d log(1000d ) 20 log( f ) fix k L (3.3) f dimana k f h 2 h1 = fix (3.4) h floor Dimana: L wi = rugi-rugi dinding bagian dalam (db) L f = Rugi-rugi antar ruang yang berbeda (db) b d = parameter empiris = jarak antara wanted transmter dengan victim receiver (km) d room = ukuran ruangan (m) h floor = tinggi tiap lantai (m) h 1 h 2 = tinggi antenna transmter = tinggi antenna receiver

5 29 Kanal propagasi indoor antara perangkat UWB dan penerima WLAN a dapat dilihat pada Gambar 3.4. Gambar 3.4 Skema propagasi indoor-indoor antara WLAN transmer dengan WLAN receiver dan antara WLAN receiver dengan UWB interfering transmtterr 3.2 Menghung irss Pada skenario aggregate interference irss merupakan sinyal interferensi yang derima victim receiver dari beberapa transmer penginterferensi.. irss dapat dihung dengan menggunakan rumus sebagai berikut[14]: emission ( f f ) = unwanted + P IT vr rel output (3.5) Dimana jumlah interferensi N sinyal (unwanted rel ) diperoleh dari: unwanted rel N 10 = ( P 10log ln10 i P 1 linier linier i+ 1 i dbc = 0 ( Pi + 1 )( f P i+ 1 dbc i ) f i ) (3.6) dimana: + = daya linier yang dihasilkan transmter pengganggu ke i+ +1 linier Pi 1 linier P i = daya linier P = power transmter antenna pengganggu. output + = emissi mask yang dinormalisasi (dbc/mhz). dbc Pi 1 yang dihasilkan transmter pengganggu ke i.

6 30 f i+1 = selisih frekuensi victim receiver dengan interfering transmter dambah ½ kali bandwidth victim receiver. f i = selisih frekuensi victim receiver dengan interfering transmter dikurang ½ kali bandwidth victim receiver. Jika terdapat penguatan pada antena penerima UWB dalam arah transmer UWB maka akan mempenngaruhi daya yang derima di penerima UWB, dan penguatan tersebut dapat dicari dengan persamaan berikut: g wr max max = f ( g wr, pattern wr ) = g wr pattern wr ( θ wr + π, ϕ wr, f ) (3.7) Rugi-rugi jalurnya dapat dihung dengan persamaan 3.3 dan 3.4. Sementara propagasi yang digunakan adalah propagasi antara perangkat UWB dengan penerima WLAN. pl vr = f propag ( f, h, h, d, env) vr vr (3.8) Dimana: h vr h wt = tinggi antenna victim receiver = tinggi antenna transmter pengganggu d = jarak antara victim receiver dan transmer pengganggu vr d hasil percobaan simulasi dapat dihung sebagai berikut[13]: vr d vr = Rsimu T(U(0,1)) (3.9) R simu = n π dens active active (3.10) R simu = radius daerah dimana penginterferensi tersebar

7 31 Dimana: n active = jumlah pengganggu yang aktif. = jumlah transmter yang aktif per 1 km 2 p = probabilas transmisi tiap interferer activy = parameter waktu yang digunakan untuk menghung aktifas. Jika ada proteksi jarak minmal, d vr d 0 antara the victim receiver and transmter pengganggu, maka R simu menjadi: R n =. (3.11) π active 2 simu + d active 0 dens Output EGE ini dijadikan sebagai input bagi DEE, dimana data array dari EGE ini akan diproses dengan tujuan untuk mengetahui apakah data-data tersebut dapat menghasilkan data statistik yang stabil. EGE. juga menghung korelasi antara drss dan irss. Dari EGE ini akan dihasilkan distribusi data irss dan drss. Jika output data dari EGE ini telah memberikan hasil validasi yang benar bahwa semua data yang dikeluarkan EGE (drss dan irss) merupakan vector, maka inputannya akan dberikan ke Interference Calculation Engine (ICE) 3.3 Menghung Probabilas Interferensi ICE akan melakukan perhungan interferensi berdasarkan data drss dan irss yang diperoleh. Probabilas terjadinya interferensi dapat dihung dengan menggunakan persamaan berikut[14]: (3.12)

8 32 Dimana irss compose merupakan jumlah dari semua sinyal yang menginterferensi receiver. Pada Gambar 3.5 dapat dilihat alur simulasi yang dilakukan untuk menghung probabilas interferensi. Data array irss dan drss dentukan apakah perbandingan drss dengan irss compose nya masih lebih besar dibandingkan dengan kreria C/I yang telah detapkan. Jika hasilnya lebih besar maka detapkan besarnya 0 karena tidak terjadi interferensi, tapi jika sebaliknya maka detapkan besarnya 1 karena terjadi interferensi. Setelah jumlah erasi data interferensi (i) yang dilakukan memenuhi jumlah yang telah detapkan (N), maka dihunglah probabilas interferensi yang terjadi dengan rumus drss i 1 RSS i2rss C/I simulasi>cri teria C/I Ya Peluang interferensi=0 tidak Peluang interferensi = 1 tidak N=i Menghung probabilas interferensi Ya Selesai Gambar 3.5 Diagram alir untuk menghung probabilas interferensi

9 Skema Geografis dan Masking UWB yang akan diajukan Hasil perhungan ketiga besaran di atas (drss, irss dan probabilas interferensi) akan menjadi masukan bagi skema geografis yang akan dirancang untuk koeksistensi antara WLAN a dengan perangkat UWB. Koeksistensi kedua sistem tersebut sangat diperlukan untuk menghindari interferensi yang akan mengganggu salah satu kinerja sistem. Skenario yang digunakan dalam menentukan koeksistensi keduanya adalah sebagai berikut: Menggunakan masking UWB yang telah detapkan Masking UWB yang telah detapkan pada frekuensi 3,1-10,6 GHz (-41,3 dbm/mhz) digunakan untuk mencari jarak minimum perangkat transmer UWB dengan penerima WLAN, serta mencari densas optimum perangkat transmer UWB yang tidak akan menyebabkan interferensi terhadap penerima WLAN. Jika digambarkan dalam bentuk persamaan seperti pada persamaan 3.13 dimana r dan N nya menjadi variable yang akan dicari berdasarkan masking UWB yang telah detapkan: -41,3 dbm/mhz = f(r,n) (3.13) Dimana r = jarak (m) N = densas (n/km 2 ) Gambar 3.6 adalah gambaran skema Geographis yang akan diajukan jika telah diketahui jarak serta kepadatan perangkat UWB yang optimal.

10 34 Gambar 3.6 Skema Geographis yang akan diajukan dengan masking -41,3 dbm/mhz Mencari besar masking UWB yang baru Skema masking yang baru pada frekuensi 3,1 10,6 GHz akan diajukan dengan menetapkan proteksi jarak serta kepadatan transmer UWB yang mungkin terjadi atau diinginkan, dengan menetapkan jarak (r c ) sebagai konstanta dan kepadatan (N) sebagai variabel yang diubah, sementara masking baru dihasilkan dari fungsi kedua variable di atas. Masking baru ( dbm/mhz) = f(r c,n) Dimana: (3.14) Pada Gambar 3.7 dapat dilihat skema sebaran UWB terhadap posisi penerima WLAN a dalam gambar tersebut detapkan jarak minimal antara vr (WLAN receiver) dengan (UWB devices) untuk kepadatan perangkat UWB yang bervariasi. Gambar 3.7 Skenario jarak minimal transmter UWB dengan perangkat WLAN a dengan skema masking yang baru.

11 Pengaruh interferensi aggregate UWB terhadap performansi WLAN a Untuk melihat pengaruh interferensi aggregate UWB terhadap performansi WLAN maka akan dikumpulkan data mengenai hubungan antara jarak daerah sebaran dan kepadatan UWB terhadap Signal to Interference Noise Ratio (SIR) dan nilai carrier to interference (C/I) WLAN a. Dengan persamaan berikut[15] ka dapat menghung besarnya SIR :.,. 10,. (3.15) Dimana: P R,802.11a : daya yang derima penerima WLAN a (drss) : daya interferensi dari transmer UWB (irss) yang derima penerima WLAN a,. : Noise yang derima penerima a. Sementara u,. dapat diperoleh melalui persamaan berikut [15]:, (3.16) Dimana :. : Noise Figure pada penerima WLAN. : bandwidth penerima A Persamaan yang digunakan untuk mencari nilai C/I [14] dapat disimpulkan dari persamaan 3.12, adalah sebagai berikut: 10 log / / (3.17)

12 Data yang akan dicari Berikut data yang akan dianalisis untuk dapat melihat pengaruh interferensi aggregate UWB terhadap performansi penerima WLAN a: 1. Probabilas interferensi pada WLAN a terhadap fungsi jarak, kepadatan dan besar masking perangkat UWB 2. Signal to Interference Ratio dan C/I WLAN a terhadap fungsi jarak, kepadatan dan besar masking UWB. Performansi WLAN a hanya diwakilkan dalam besaran SIR dan C/I dikarenakan output yang dihasilkan dari simulasi tidak dalam informasi energi per b.