Simulasi identifikasi kanal lintas-jamak untuk CDMA bidang-lebar secara adaptif

PRASTIYANTO, Dhidik, Prof. Adhi Susanto, MSc.,Ph.D

2004 | Tesis | S2 Teknik Elektro

Penelitian yang dilaksanakan bertujuan untuk mengetahui kemampuan tapis adaptif NLMS dan LMS dalam indentifikasi kanal lintas-jamak untuk deteksi isyarat CDMA bidang-lebar. Penelitian dilakukan dengan simulasi identifikasi model kanal lintas-jamak menggunakan tapis adaptif. Tapis yang dipakai adalah tapis adaptif NLMS dan LMS, sedangkan tapis adaptif Kalman digunakan sebagai pembanding. Variasi nilai parameter dilakukan untuk mendapatkan kinerja filter. Analisis pada identifikasi kanal didasarkan pada hasil estimasi dan koefisien kanal sebenarnya, pengaruh konvergens, waktu adaptasi nilai galat kuadrat rerata sisa serta pesat galat bit. Hasil penelitian menunjukkan indikasi filter adaptif dapat dipergunakan dalam identifikasi kanal dengan kinerja yang cukup baik. LMS mempunyai galat kuadrat rerata terbesar dalam proses identifikasi dibanding dengan filter lain. Kalman menghasilkan galat yang lebih baik dibanding LMS dan NLMS tetapi mempunyai algoritma yang cukup kompleks. Galat kuadrat rerata terbaik yang dicapai filter Kalman adaptif adalah 4,1e-34 pada pesat konvergens 0,6. Semua filter adaptif yang digunakan mempunyai kecenderungan kinerja yang baik dalam proses deteksi dengan SNR yang bervariasi terutama untuk SNR ≥ 10 dB. Bit error rate pada SNR 10 dB adalah 3,33e-4.

This research was solely conducted to observe the adaptive filter ability in identification of multipath channel for wideband Code Division Multiple Access. The method used was limited to a simulation of mutipath channel identification by adaptive filter, which imitated the characteristics of the channel. NLMS and LMS filter were observed, whereas Kalman was used to compare. There were some variable to be varied in this simulation, namely the convergence variable, the filter length, and the SNR. Channel identification analysis is based on the estimated channel coefficients compared with channel coefficients, the convergence constant of adaptive filter, the adaptation time, the mean square errors, and the bit error rates. The results indicate that NLMS filter has a good performance in channel identification. LMS filter has largest mean square error in the channel identification. Kalman gives more precise results but has complex algorithm. Kalman left the least mean square error, which is 4.1e-34 at 0.6 of convergence rate. All filters have good performance on signal detection in various signal to noise ratio, especially for SNR ≥ 10 dB. Bit error rate at 10 dB SNR is 3.33e-4.

Kata Kunci : Teknologi Telekomunikasi,CDMA,Kanal Lintas Jamak, CDMA, channel identification, multipath, adaptive filter