Optimasi Single Frequency Network pada Layanan TV Digital DVB-T dengan Menggunakan Metode Simulated Annealing L/O/G/O

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Optimasi Single Frequency Network pada Layanan TV Digital DVB-T dengan Menggunakan Metode Simulated Annealing L/O/G/O"

Ivan Setiawan
7 tahun lalu
Tontonan:

Annealing Destya Arisetyanti 2208 100 118 Dosen

1 Optimasi Single Frequency Network pada Layanan TV Digital DVB-T dengan Menggunakan Metode Simulated Annealing Destya Arisetyanti Dosen Pembimbing Prof. Ir. Gamantyo Hendrantoro, M.Eng, Ph.D L/O/G/O

2 Contents Latar Belakang Permasalahan Batasan Masalah Tujuan Metode Penelitian Hasil Kesimpulan

3 Latar Belakang TV Analog vs TV Digital MFN vs SFN OptimasiSFN dengan Simulated Annealing Memperluas Daerah Cakupan

4 Permasalahan 1. Bagaimana implementasi algoritma Simulated Annealing pada Optimasi SFN dengan model propagasi free space dan knife edge? 2. Bagaimana hasil kinerja optimasi posisi setiap pemancar SFN?

5 Batasan Masalah Kanal frekuensi yang digunakan adalah kanal UHF 600 MHz. Bandwidth 8 MHz dengan mode 2K (224 μs), dan guard interval sebesar 1 / 32 (7 μs). Parameter optimasi : posisi setiap pemancar. Menggunakan tiga cooling schedule terbaik.

6 Tujuan 1. Implementasi Algoritma Simulated Annealing pada Optimasi SFN dengan mengatur posisi setiap Pemancar. 2. Meningkatkan kualitas sinyal dan memperluas daerah cakupan.

7 Metode Penelitian

8 Model Prediksi Propagasi Menggunakan 3 unit pemancar omnidirectional dengan daya masing-masing sebesar 100 Watt 20 ( x 100 meter) Tx1 Tx3 Pemancar ke- Posisi Pemancar (baris,kolom) Tinggi Pemancar 1 25,25 37,5 meter 2 75,50 37,5 meter 3 25,75 37,5 meter Tx ( x 100 meter) Wilayah optimasi SFN seluas 100 Km 2 dan terdapat receiver.

9 Model Prediksi Propagasi (2) Variasi wilayah berdasarkan ketinggian dan banyaknya jumlah gedung. Wilayah SFN Pertama Kota Jumlah Gedung Range Ketinggian Gedung (meter) A B C D E Wilayah SFN Kedua Kota Jumlah Gedung Range Ketinggian (meter) L M N

transmisi : daya terima dalam fungsi T-R : gain antena pemancar : gain antena penerima : jarak antar

10 Model Prediksi Propagasi (3) Model prediksi propagasi free space dan knife edge. P( d) P G G t t (4 ) 2 r d 2 2 L 2 Pt GtGr (1) P 10 log Gd d L (2) 2 2 (4 ) P t P(d) G t G r d L λ : daya transmisi : daya terima dalam fungsi T-R : gain antena pemancar : gain antena penerima : jarak antar pemancar dan penerima (meter) : system loss factor yang tek berhubungan dengan propagasi : panjang gelombang (meter) G d : gain difraksi

11 Perhitungan Kualitas Sinyal Penggabungan Sinyal Penjumlahan Daya Receiver Mask atau Fungsi Bobot n 2 [( T t) / T ], u u 1, [( T T t T u g ) / u ] 0, if if if ( T T u : panjang simbol yang berguna. T g : panjang guard interval. T p : interval selama sinyal berkontribusi konstruktif. (T p =7T u /24) 2, g T T 0 g p t t ) t T T lainnya g p 0 (3)

12 Perhitungan Kualitas Sinyal (2) C / I N ktb 0 na P n P n ω n δ n δ o N o na (1 ( n P ( n n n n ) 0 ) 0 nb P n : daya yang diterima dari pemancar ke-n : nilai fungsi bobot : delay relative echo ke-n terhadap satuan waktu sinkronisasi : waktu sinkronisasi : noise k : konstanta Bolzman (1, ) T : Suhu B : Bandwidth N 0 (4) (5) Carrier (C) dan C/I QoS C min = -75 dbm (C/I) min = 13,4 db

13 Optimasi SFN Algoritma Simulated Annealing digunakan untuk menemukan konfigurasi optimal bagi parameter transmisi SFN, seperti letak posisi setiap pemancar SFN Batas Lokasi Optimasi Tiap Pemancar Pemancar 1 : 23 q 1 26 dan 23 q 2 26 Pemancar 2 : 74 q 3 77 dan 49 q 4 52 Pemancar 3 : 23 q 5 26 dan 74 q 6 77 Q ( q1, q2,..., qd,..., qd 1, qd ) (6) F(%) R r 1 Cov R r (7) 1 if C Cmin & ( C / I) ( C / I) Cov min (8) 0 lainnya

14 Simulated Annealing Simulated Annealing merupakan algoritma berdasarkan termodinamika sistem untuk mencari pendekatan terhadap solusi optimum. Metode Simulated Annealing berusaha mencari solusi dengan berpindah dari solusi satu ke solusi yang lainnya. Apabila solusi baru yang diuji mempunyai nilai fungsi energi yang lebih kecil, maka solusi yang sedang diuji akan menggantikan solusi yang lama. BPD( Q i Q i1 ) e ( F 1 / T ) if if F F 0 0

15 Variasi Wilayah Optimasi Berdasarkan Ketinggian Gedung L/O/G/O

16 Pengaruh Ketinggian Gedung Terhadap Hasil Optimasi Kota Ketinggian Coverage (meter) (%) Fitness (%) A ,90 29,10 B ,77 29,23 C ,39 29,61 D ,28 29,72 E ,20 29,80

17 Nilai Fitness pada Kota C a c f Initial temperature (T 0 ) = 7 Stop temperature (T N ) = 0,01 Iterasi = 1000 kali Nilai Fitness Iterasi (i) Cooling Fitness (%) Schedule a 27,93 c 27,89 f 27,96

18 Coverage Kota C (a) Perbandingan Coverage Kota C. (a) Awal. (b) Optimasi dengan SA. Wilayah tercakup dan tidak tercakup masing-masing ditunjukkan oleh warna putih dan hitam. (b)

19 Persentase Coverage dan Kenaikan Kota A, B, C, D dan E Kota A B C D E Cooling Schedule Tinggi Gedung (meter) Coverage (%) Kenaikan Awal SA Coverage (%) 72,06 1,16 a c ,90 72,07 1,17 f 72,15 1,25 a 72,02 1,25 c ,77 72,03 1,26 f 72,05 1,28 a 72,07 1,68 c ,39 72,11 1,72 f 72,04 1,65 a 72,09 1,81 c ,28 72,06 1,78 f 72,08 1,80 a 72,05 1,85 c ,20 72,10 1,90 f 72,06 1,86

20 Posisi Terbaik Setiap Pemancar Berdasarkan Variasi Ketinggian Gedung Posisi ( 100 meter ) Kota Pemancar ke-1 Pemancar ke-2 Pemancar ke-3 Baris Kolom Baris Kolom Baris Kolom A 25,910 23,397 76,904 51,397 25,936 76,749 B 25,082 23,411 76,721 50,137 24,589 76,966 C 25,745 23,069 76,547 51,759 24,962 76,895 D 25,691 23,017 76,912 49,586 24,917 76,552 E 25,066 23,207 76,911 51,419 25,389 76,822

21 Variasi Wilayah Optimasi Berdasarkan Jumlah Gedung L/O/G/O

22 Pengaruh Jumlah Gedung Terhadap Hasil Optimasi Kota Jumlah Coverage Gedung (%) Fitness (%) L 20 70,39 29,61 M 40 68,74 31,26 N 60 67,53 32,47

23 Nilai Fitness pada Kota N a c f Initial temperature (T 0 ) = 9 Stop temperature (T N ) = 0,001 Iterasi = 500 kali 31 Nilai Fitness Iterasi (i) Cooling Fitness (%) Schedule a 28,09 c 28,08 f 28,14

24 Coverage Kota N (a) Perbandingan Coverage Kota N. (a) Awal. (b) Optimasi dengan SA. Wilayah tercakup dan tidak tercakup masing-masing ditunjukkan oleh warna putih dan hitam. (b)

25 Carrier to Interference Kota N Awal SA Probabilitas Awal SA C/I (db) Probabilitas C/I (db)

26 Persentase Coverage dan Kenaikan Kota L, M, dan N Kota L M N Cooling Schedule Jumlah Gedung Coverage (%) Kenaikan Awal SA Coverage (%) 72,02 1,63 a c 20 70,39 72,07 1,68 f 72,06 1,67 a 71,98 3,24 c 40 68,74 71,97 3,23 f 71,98 3,24 a 71,86 4,33 c 60 67,53 71,92 4,39 f 71,91 4,38

27 Posisi Terbaik Setiap Pemancar Berdasarkan Variasi Jumlah Gedung Kota Posisi ( 100 meter ) Pemancar ke-1 Pemancar ke-2 Pemancar ke-3 Baris Kolom Baris Kolom Baris Kolom L 25,575 23,118 75,922 50,519 24,731 76,637 M 25,404 23,787 76,697 49,378 25,570 76,474 N 25,224 23,305 76,446 50,167 23,911 76,560

28 Kesimpulan Ketinggian gedung mempengaruhi daerah cakupan sinyal suatu wilayah SFN. Semakin tinggi gedung penghalang, maka semakin menurun nilai presentase coverage wilayah tersebut. Banyaknya jumlah gedung mempengaruhi daerah cakupan sinyal suatu wilayah SFN. Semakin banyak jumlah gedung, maka nilai presentase coverage wilayah tersebut juga semakin menurun. Simulated Annealing telah berhasil meningkatkan daerah cakupan SFN saat diterapkan pada optimasi parameter lokasi pemancar.

29 Terimakasih L/O/G/O

dokumen-dokumen yang mirip

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 2, (2013) ISSN: ( Print) A-401

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 2, (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-401 Optimasi Jaringan SFN pada Sistem DVB-T2 Menggunakan Metode Partcicle Swarm Optimization Oxy Riza Primasetiya, Gamantyo