Contoh Format TA

UNIVERSITAS TELKOM

RESOURCE SHARING PADA SISTEM WIRELESS SC-FDMA

PROPOSAL TUGAS AKHIR

NAMA MAHASISWA 110xxxxxxxx

FAKULTAS TEKNIK ELEKTRO PROGRAM STUDI SARJANA TEKNIK TELEKOMUNIKASI

BANDUNG NOVEMBER 2014

LEMBAR PENGESAHAN

Proposal Tugas Akhir ini diajukan oleh :

Nama : Nama Mahasiswa

NIM : 110110XXX

Program Studi : Sarjana Teknik Telekomunikasi

Judul Tugas Akhir : XXXXXXXXXXXXX

Bandung, 10 November 2014

Mengetahui

Pembimbing I : Dr. Ir. xxxx, M.Eng (.................................)

9975XXXXXXX

Pembimbing II : Dr. Ir. xxx, M.Eng (.................................)

9975XXXXXXXX

iiUniversitas Telkom

ABSTRAK

Nama : Nama Mahasiswa

Program Studi : Teknik Telekomunikasi

Judul : XXX

Pertumbuhan jumlah pengguna layanan broadband mobile cellular berbasis internet

protocol (IP) telah mendorong peningkatan kebutuhan laju data untuk mengakses berbagai

macam jenis layanan telekomunikasi. Disisi lain, jaringan akses wireless sebagai

infrastruktur terdepan dalam memberikan berbagai layanan mempunyai keterbatasan

dalam hal penggunaan sumberdaya radio. Diperlukan suatu metoda resource sharing

dengan menerapkan skema pengalokasian sumberdaya agar penggunaan sumberdaya tetap

efisien dan mempunyai quality of service yang tetap terjaga serta mempunyai

kompleksitas rendah. Third Generation Partnership Project Long Term Evolution (3GPP-

LTE) telah diperkenalkan sebagai standar Next Generation Network (NGN) pada sistem

seluler generasi keempat. 3GPP-LTE telah mengadopsi sistem Single Carrier Frequency

Division Multiple Access (SC-FDMA) sebagai standar teknologi akses jamak pada arah

uplink untuk mengakomodasi berbagai macam layanan broadband berbasis internet

protocol.

Pada sistem wireless SC-FDMA, kondisi lingkungan dan mobilitas semua user

membuat kondisi propagasi setiap user pada semua subcarrier berubah dari waktu ke

waktu. Diperlukan skema pengalokasian sumberdaya radio berkompleksitas rendah yang

mampu beradaptasi terhadap perubahan kondisi tersebut. Diperlukan pula skema yang

mampu menggunakan sumberdaya menjadi lebih efisien dibanding generasi sebelumnya.

Pertimbangan dalam pencapaian performansi dan kompleksitas waktu komputasi menjadi

area terbuka yang dapat dikembangkan dan dieksplorasi lebih lanjut untuk mendapatkan

skema pengalokasian sumberdaya baru.

Tugas akhir ini menjawab isu tersebut dengan mengembangkan skema pengalokasian

sumberdaya berbasis mean greedy. Skema tersebut dibangun berdasarkan solusi dari

persoalan optimasi pengalokasian. Persoalan pengalokasian dimodelkan sebagai persoalan

iiiUniversitas Telkom

linear programming dengan obyektif optimasi adalah quality of service dengan constraint

optimasi berupa persyaratan alokasi. Skema yang dikembangkan dibangun dari algoritma

berbasis mean greedy karena mempunyai pertimbangan praktis untuk diimplementasikan.

Dengan menggunakan pendekatan asimtotik, skema baru yang dikembangkan

mempunyai kompleksitas waktu komputasi yang sama dengan skema mean greedy

konvensional. Kemudian berdasarkan hasil pengujian menggunakan metoda montecarlo,

skema yang dikembangkan mampu memberikan perbaikan performansi pada skenario dan

persyaratan tertentu sehingga dapat dipertimbangkan untuk diimplementasikan pada

kondisi nyata.

Kata kunci : Resource Sharing, Combined-order Allocation, Mean Greedy, SC-FDMA

ivUniversitas Telkom

DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN..............................................................................................................................ii

ABSTRAK.......................................................................................................................................................iii

DAFTAR ISI.....................................................................................................................................................v

DAFTAR GAMBAR.......................................................................................................................................vi

DAFTAR TABEL...........................................................................................................................................vii

DAFTAR SINGKATAN...............................................................................................................................viii

BAB 1 PENDAHULUAN...............................................................................................................................10

1.1 Latar Belakang.................................................................................................................................10

1.2 Penelitian Terkait.............................................................................................................................11

1.3 Perumusan Masalah........................................................................................................................11

1.4 Pertanyaan Penelitian......................................................................................................................12

1.5 Asumsi dan Batasan Masalah..........................................................................................................12

1.6 Tujuan Penelitian.............................................................................................................................13

1.7 Hipotesis Penelitian.........................................................................................................................13

1.8 Metodologi Penelitian......................................................................................................................13

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA.....................................................................................................................17

2.1 Evolusi Standar Selluler menuju 3GPP-LTE...................................................................................17

2.2 Sistem 3GPP LTE.............................................................................................................................18

2.3 Kompleksitas Waktu Pengalokasian................................................................................................19

BAB 3 DESAIN MODEL SISTEM DAN SKENARIO EVALUASI.........................................................20

3.1 Desain Model Sistem........................................................................................................................203.1.1 Model Sistem SC-FDMA.........................................................................................................203.1.2 Pembangkitan Channel State Information................................................................................21

3.2 Skenario Evaluasi............................................................................................................................213.2.1 Evaluasi Pada Kondisi Tanpa Power Control..........................................................................223.2.2 Evaluasi Pada Kondisi Penerapan Power Control....................................................................22

DAFTAR REFERENSI..................................................................................................................................23

vUniversitas Telkom

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.1 Model dan formulasi masalah.........................................................................14Gambar 1.2 Desain kerangka kerja (teknik) pemecahan masalah.......................................15Gambar 1.3 Tahap model pemecahan masalah dan validasi..............................................15Gambar 1.4 Pengumpulan data hasil simulasi dan analisis.................................................16Gambar 2.1 Subcarrier dalam sistem OFDM ....................................................................19Gambar 3.1 Model Sistem SC-FDMA................................................................................20

viUniversitas Telkom

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Kategori kompleksitas berdasarkan orde polynomial ........................................19

viiUniversitas Telkom

DAFTAR SINGKATAN

3GPP 3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution

AHP Analytic Hierarchy Decision Process

CB-MEG Chunk-based Mean Enhanced Greedy

CB-SMEG Chunk-based Single Mean Enhanced Greedy

CDMA Code Division Multiple Access

CNR Channel to Noise Ratio

CP Cyclic Prefix

CSI Channel State Information

D-FDMA Distributed Single Carrier Frequency Division Multiple Access

DFE Decision Feedback

DFT Discrete Fourier Transform

DS-CDMA Direct Sequence Code Division Multiple Access

FDD Frequency Division Duplex

FM Frequency Modulation

FPC Fractional Power Control

GSM Global System for Mobile Communication

IBI Interblock Interference

IDFT Inverse Discrete Fourier Transform

I-FDMA Interleaved Single Carrier Frequency Division Multiple Access

IMEG Improved Mean Enhanced Greedy

IMEG-FAIR Improved Mean Enhanced Greedy based on Fairness

IMEG-SE Improved Mean Enhanced Greedy based on Spectral Efficiency

IP Internet Protocol

ISI Intersymbol Interference

ISMEG Improved Single Mean Enhanced Greedy

ISMEG-FAIR Improved Single Mean Enhanced Greedy based on Fairness

ISMEG-SE Improved Single Mean Enhanced Greedy based on Spectral Efficiency

ITU International Telecommunication Union

L-FDMA Localized Single Carrier Frequency Division Multiple Access

viiiUniversitas Telkom

LTE Long Term Evolution

MCRG Multi Criteria Rangking Greedy-based

MEG Mean Enhanced Greedy

MMSE Minimum Mean Square Error

NGN Next Generation Network

OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing

OFDMA Orthogonal Frequency Division Multiple Access

OTT Over The Top Messaging

PAPR Peak to Average Power Ratio

PROMETHEE Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations

SC-FDE Single Carrier with Frequency Domain Equalization

SC-FDMA Single Carrier Frequency Division Multiple Access

SMEG Single Mean Enhanced Greedy

SNR Signal to Noise Ratio

TDD Time Division Duplex

TDMA Time Division Multiple Access

TTI Time Transmission Interval

UMTS Universal Mobile Telecommunications System

WIMAX Worldwide Interoperability for Microwave Access

WMAN Wireless Metropolitan Area Network

ixUniversitas Telkom

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Dewasa ini kebutuhan layanan data yang bersifat mobile semakin meningkat. Hal ini

terlihat dengan meningkatnya jumlah pelanggan yang menggunakan layanan mobile

celluler. Kondisi ekonomi dunia yang melambat atau krisis tidak dapat menahan laju

peningkatan jumlah user mobile celluler. Sampai dengan akhir tahun 2012, the

international telecommunication union (ITU) memprediksi ada sekitar 6,8 miliar

pelanggan mobile celluler1 dan ITU memprediksi terjadi peningkatan jumlah pelanggan

mobile broadband celluler dari 268 juta pada tahun 2007 menjadi 2,1 miliar pada akhir

tahun 20121. Selain itu terjadi peningkatan mobile data service revenue dari 100 US$

miliar pada tahun 2005 menjadi 244 US$ miliar pada tahun 20122. Peningkatan jumlah

pelanggan seluler terutama dipicu oleh meningkatnya pelanggan broadband yang

mayoritas menggunakan layanan berbasis internet protocol (IP) seperti email, web surfing,

over the top (OTT) messaging, layanan audio dan video real time. Meningkatnya jumlah

pelanggan broadband tersebut membuat semakin tingginya laju data yang dibutuhkan

untuk mengakses setiap jenis content. Disisi lain, jaringan akses wireless sebagai

infrastruktur terdepan dalam melakukan ekspansi untuk memberikan layanan mempunyai

keterbatasan sumberdaya seperti frekuensi, daya dan waktu. Sehingga, diperlukan suatu

metoda resource sharing dengan menerapkan pengalokasian sumberdaya agar penggunaan

sumberdaya tetap efisien dan mempunyai quality of service yang tetap terjaga. Untuk

dapat menghantarkan layanan broadband yang berbasis IP dan bersifat real time maka

diperlukan suatu skema pengalokasian sumberdaya yang tertanam pada infrastruktur

jaringan dengan kompleksitas waktu komputasi yang rendah.

Third-generation partnership project-long term evolution (3GPP-LTE) adalah salah

satu standar dari sistem wireless next-generation yang diaplikasikan untuk dapat

memenuhi kebutuhan pelanggan akan layanan broadband berbasis internet protocol(IP)3.

Standar tersebut dapat memberikan laju data sampai dengan 100 Mbps pada tingkat

mobilitas user yang bersifat vehicular3. Teknologi akses pada lapisan fisik yang

digunakan mampu memberikan persyaratan laju data pada layanan broadband sehingga

standar tersebut digunakan sebagai standar seluler generasi keempat. Tugas akhir ini

mengembangkan skema pengalokasian sumberdaya baru pada sistem wireless generasi

keempat arah uplink. Pengembangan diarahkan pada eksplorasi peningkatan performansi

dengan mempertimbangkan kompleksitas waktu komputasi.

1.2 Penelitian Terkait

Pada arah uplink, penelitian di 4567 mengusulkan skema pengalokasian sumberdaya

dengan membagi menjadi pengalokasian daya dan pengalokasian subcarrier.

Pengalokasian daya menggunakan waterfilling power allocation dan pengalokasian

subcarrier dilakukan per unit subcarrier. Di 4 dan 7, obyektif dari alokasi adalah

memaksimalkan jumlah efisiensi spektral sedangkan di 5 dan 6 adalah memaksimalkan

fairness. Untuk mereduksi kompleksitas, penelitian di 89101112131415 menyederhanakan

pengalokasian subcarrier menjadi pengalokasian per unit chunk dan pengalokasian daya

menggunakan equal power allocation. Chunk adalah sekumpulan subcarrier yang

digabungkan berdasarkan kriteria kualitas. Penelitian di 8 memaksimalkan jumlah

efisiensi spektral dan di 9 memaksimalkan fairness. Untuk memanfaatkan kondisi

diversitas multiuser, maka penelitian di 10 mengusulkan pola keterurutan subcarrier yang

dialokasikan untuk tiap user untuk mendapatkan kondisi keragaman antar user. Pola

subcarrier yang berurutan ini disebut L-FDMA. Kondisi diversitas multiuser dapat

digunakan untuk memaksimalkan pencapaian jumlah efisiensi spektral sistem10.

1.3 Perumusan Masalah

Berdasarkan deskripsi latar belakang dan penelitian terkait, maka dapat dirumuskan

beberapa masalah di tugas akhir ini yaitu :

1. Adanya constraint ketersedian daya di tiap user dan constraint pola keterurutan

subcarrier yang dialokasikan ke tiap user membuat persoalan optimasi

pengalokasian pada arah uplink lebih kompleks. Diperlukan skema yang tractable

dengan kompleksitas waktu yang rendah untuk menyelesaikan persoalan tersebut. 11

Universitas Telkom

2. Skema yang diusulkan oleh obilor et al15 pada arah uplink mampu menurunkan

kompleksitas waktu komputasi dan menjaga fairness antar user, namun terdapat

degradasi pencapaian jumlah efisiensi spektral sistem. Skema ini dapat digunakan

sebagai pijakan awal pengembangan skema pengalokasian berbasis mean greedy

untuk meningkatkan jumlah efisiensi spektral sistem namun tetap menjaga fairness

antar user.

3. Perlunya penelusuran kaitan antara parameter jumlah efisiensi spektral sistem dan

fairness sebagai pijakan untuk menentukan fungsi obyektif pada persoalan

optimasi.

1.4 Pertanyaan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah maka penelitian ini menjawab beberapa pertanyaan

sebagai berikut :

Bagaimana memformulasikan model resource allocation pada sistem single cell SC-

FDMA?

Bagaimana memodelkan channel state information dari semua user?

Bagaimans proses resource allocation berbasis mean greedy pada skema eksisting?

Bagaimana mengembangkan skema pengalokasian berbasis algoritma mean greedy

yang mampu memperbaiki jumlah efisiensi spektral sistem dan tetap mampu menjaga

fairness antar user tanpa menambah kompleksitas waktu?

Bagaimana mendesain skenario pengujian skema resource allocation?

Bagaimana kaitan atau trade off antara pencapaian jumlah efisiensi spektral, fairness

dan BER sistem pada skema pengalokasian sumberdaya berbasis algoritma mean

greedy?

1.5 Asumsi dan Batasan Masalah

Asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah base station telah menerima

channel state information (CSI) dari semua user pada semua subcarrier yang tersedia.

Pengujian dilakukan pula pada kondisi CSI yang terlambat (outdated CSI). CSI tiap user

merupakan akumulasi overall kualitas propagasi sehingga dapat dipandang sebagai suatu

12Universitas Telkom

sistem sel tunggal. Channel gain dari CSI dalam satu TTI tidak berubah terhadap waktu

(Quasi static channel) dan CSI dalam satu chunk bersifat flat fading. Batasan besarnya

daya tiap user pada setiap time transmission interval ditentukan berdasarkan dua kondisi

yaitu penerapan kontrol daya sempurna dan tanpa penerapan kontrol daya sempurna.

1.6 Tujuan Penelitian

Ruang lingkup dari tugas akhir ini adalah pada skema resource allocation arah uplink

dan fokus pada masalah pengalokasian subcarrier. Tujuan dari tugas akhir ini adalah

mendapatkan skema pengembangan pengalokasian pada sistem wireless SC-FDMA arah

uplink dengan kompleksitas waktu yang rendah.

1.7 Hipotesis Penelitian

Berdasarkan uraian latar belakang dan rumusan masalah, maka algoritma

pengalokasian sumberdaya pada sistem SC-FDMA uplink yang dibangun dari skema

mean greedy mempunyai jaminan fairness dan kompleksitas yang lebih baik dibanding

skema sebelumnya. Dengan menggunakan dasar tersebut, maka dapat dibuat hipotesis

bahwa skema pengembangan yang diusulkan pada penelitian ini memenuhi jaminan

fairness dengan kompleksitas waktu terjaga.

1.8 Metodologi Penelitian

Metodologi dalam proses penyelesaian penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan

yaitu :

1. Identifikasi masalah penelitian

Pada tahap ini dilakukan identifikasi dan state of the art dari permasalahan yang ada

menggunakan studi literatur. Literatur yang diambil berasal dari hasil penelitian-

penelitian terbaru baik paper journal atau paper conference internasional serta

textbook yang berkaitan dengan tema penelitian.

2. Desain model dan formulasi masalah


Pada tahap ini didesain model dari permasalahan yang akan dipecahkan. Model yang

digunakan adalah model matematis dan diformulasikan dalam bentuk persamaan

optimasi linear programming.

Gambar 1.1 Model dan formulasi masalah

3. Desain model pemecahan masalah dan kuantifikasi kompleksitas

Pada tahap ini didesain skema pemecahan masalah matematis berdasarkan hasil

penelusuran secara empiris berdasarkan teori dan hasil-hasil penelitian tentang

resource allocation sebelumnya. Skema resource allocation baru pada penelitian ini

dibangun dari proses matematis yang didasari pada penelusuran studi literatur terkait

pada penelitian sebelumnya. Metode asimtotik digunakan untuk mengkuantifikasi

kompleksitas waktu dari skema resource allocation dimana orde parameter input

diasumsikan tak berhingga sehingga kuantifikasi kompleksitas tidak bergantung pada

kemampuan komputasi dari device. Penggunaan metoda asimtotik, bertujuan untuk

mengkuantifikasi kompleksitas waktu komputasi terburuk (worst case). Penjelasan

tahap ini ditunjukkan pada Gambar 1.2.

4. Pengujian model pemecahan masalah dan validasi penelitian

Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap teknik pemecahan masalah menggunakan

simulasi komputer. Simulasi komputer menggunakan perangkat lunak matlab. Untuk

menjamin validitas hasil penelitian, maka metoda montecarlo digunakan pada

pengujian dimana pengujian diiterasi sebanyak jumlah time transmission interval.

Channel state information (CSI) sebagai input pengujian dibangkitkan terlebih dahulu

sampai dengan 50000 time transmission interval (TTI). CSI merupakan data random

dan merupakan akumulasi dari posisi user, pathloss, fading rayleigh dan lognormal

shadowing. Penjelasan tahap ini ditampilkan pada Gambar 1.3.


Gambar 1.2 Desain kerangka kerja (teknik) pemecahan masalah

Gambar 1.3 Tahap model pemecahan masalah dan validasi

5. Pengumpulan data dan analisis data

Data yang digunakan merupakan data primer kuantitatif dari hasil percobaan simulasi.

Pengumpulan dan pengklasifikasian data hasil percobaan mengacu pada skenario

yang dibuat untuk melihat kaitan antara variabel pengamatan dengan parameter


kinerja yang diamati. Metoda analisis yang digunakan adalah metoda analisis data

kuantitatif yang terdiri dari beberapa langkah :

o Verifikasi data, berisi proses verifikasi data apakah sudah sesuai dengan skenario

percobaan.

o Pengelompokkan data, berisi proses pengklasifikasian dan pengelompokkan data

dalam bentuk grafik berdasarkan tujuan skenario dan parameter performansi yang

diamati.

o Analisis masing – masing kelompok data, berisi tahap analisis secara kuantitatif

untuk mengkuantifikasi dan trend capaian performansi.

o Analisis kaitan antar kelompok data, berisi analisis kaitan dan konsistensi antar

kelompok data yang berhubungan dengan capaian performansi.

6. Penyimpulan hasil

Tahap penentuan kesimpulan penelitian berdasarkan data-data hasil percobaan dan

capaian performansi untuk menjawab permasalahan dan pertanyaan penelitian.

Gambar 1.4 Pengumpulan data hasil simulasi dan analisis


BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Evolusi Standar Selluler menuju 3GPP-LTE

Trend perkembangan evolusi standar komunikasi seluler terlihat dari semakin

efisiennya penggunaan sumberdaya radio seperti frekuensi dan daya. Pada akhir tahun

1960, Untuk pertama kalinya Bell Laboratories mengembangkan konsep wireless seluler,

dimana spektrum frekuensi dalam suatu area geografis dapat digunakan kembali dengan

membagi area geografis menjadi beberapa area kecil berbentuk hexagonal yang disebut

sel. Setiap sel di alokasikan sekumpulan frekuensi, dimana berdasarkan fenomena

menurunnya kuat sinyal akibat pertambahan jarak maka sekumpulan frekuensi tersebut

dapat digunakan kembali oleh sel-sel yang berdekatan atau oleh sel-sel yang berada tier

kedua dan seterusnya. Sel-sel yang berdekatan tersebut tidak dapat menggunakan

sekumpulan frekuensi yang sama. Teknologi ini kurang fleksibel karena membutuhkan

suatu pemancar dengan daya pancar yang sangat besar316.

Pada tahun 1980, generasi pertama jaringan wireless dikembangkan di Jepang,

Amerika dan Eropa. Generasi pertama menggunakan modulasi frekuensi (Frequency

Modulation) analog, dimana setiap user yang berkomunikasi diberikan kanal FM uplink

dan downlink yang terpisah. Metoda penggunaan frekuensi diatur dengan membagi

frekuensi berdasarkan user dan arah komunikasi. Metoda ini disebut frequency division

multiple access (FDMA) menggunakan frequency division duplexing (FDD). Pada

teknologi FDMA-FDD diperlukan manajemen frekuensi untuk mengatur kanal-kanal

sehingga interchannel interference dapat dihindari dengan cara menggunakan filter. Setiap

user dialokasikan kanal frekuensi uplink dan downlink ketika sedang berkomunikasi316.

Teknologi analog pada generasi pertama tidak dapat mengikuti perkembangan jumlah

user dan demand layanan telephony. Sehingga, pada awal tahun 1990 lahirlah jaringan

seluler generasi kedua (2G) menggunakan modulasi digital dan dikenal sebagai standar

Global System for Mobile Communication (GSM). Teknologi ini merupakan teknologi

yang paling banyak digunakan oleh sebagian besar negara-negara di dunia. GSM


menggunakan metoda penggunaan frekuensi yang disebut time division multiple access

(TDMA), dimana frekuensi yang tersedia dipisahkan menjadi sekumpulan frekuensi

uplink dan downlink menggunakan FDD. Metoda sharing frekuensi diatur berdasarkan

time slot dimana semua user dapat menggunakan frekuensi-frekuensi tersebut berdasarkan

pengaturan waktu. Standar GSM dapat digunakan untuk komunikasi data dengan

kecepatan 9.6 kbps3.

2.2 Sistem 3GPP LTE

3GPP-LTE telah diperkenalkan sebagai standar next generation sistem seluler

generasi keempat. Sebagai standar pada next generation network (NGN) diharapkan

teknologi ini mampu memberikan kemampuan3 :

Mencapai kecepatan data sampai 100 Mbps pada arah downlink dan 50 Mbps

arah uplink

Mampu mendukung Frequency Division Duplex (FDD) maupun Time

Division Duplex (TDD)

Memiliki kemampuan scalable bandwidth sebesar 1,25; 2,5; 5; 10; 15 dan 20

Mhz

Ortogonal Frequency Division Multiplexing Access (OFDMA) dan Single Carrier

Frequency Division Multiple Access (SC-FDMA) adalah “state of the art” dari teknologi

akses yang telah diadopsi sebagai standar teknologi akses jamak di 3GPP-LTE. Pada

kedua teknologi tersebut, pita frekuensi yang tersedia dibagi menjadi sejumlah pita

frekuensi yang lebih sempit (narrowband) dan saling ortogonal satu sama lain yang

disebut subcarrier. Subcarrier-subcarrier tersebut dialokasikan secara terpisah ke semua

user yang melakukan akses secara bersamaan sedemikian rupa sehingga tidak terjadi

interferensi antar user3. Elemen Subcarrier pada sistem OFDM pada pita frekuensi yang

tersedia dijelaskan pada Gambar 2.5.


Gambar 2.5 Subcarrier dalam sistem OFDM3

2.3 Kompleksitas Waktu Pengalokasian

Tingkat kompleksitas skema pengalokasian dapat ditinjau dari sisi kompleksitas

waktu (time complexity). Pada arah uplink, terdapat batasan lama waktu pengalokasian

sumberdaya dan pengiriman informasi dalam satu frame sebesar satu time transmission

interval. Untuk menyatakan tingkat kompleksitas waktu dari suatu skema pengalokasian,

harus teridentifikasi fungsi pertumbuhan kompleksitas waktu sebagai fungsi dari

pertambahan ukuran input yang dinyatakan dengan notasi T(n). Jika ukuran input

bertambah terus sampai tak terhingga maka kompleksitas waktu akan teridentifikasi secara

asimtotik yang merupakan representasi dari waktu komputasi terburuk17.

Tabel 2.1 Kategori kompleksitas berdasarkan orde polynomial1718Kompleksitas waktu

asimtotikKategori

O(1) konstanO(log n) logaritmik

O(n)O(n log n)

O(n2)O(n3)O(2n)

linearn log n

kuadratikkubik

eksponensialO(n!) faktorial


Bandwidth

channemagnit

frequen

subcarrier

BAB 3

DESAIN MODEL SISTEM DAN SKENARIO EVALUASI

3.1 Desain Model Sistem

3.1.1 Model Sistem SC-FDMA

Pengalokasian sumberdaya pada Sistem SC-FDMA untuk sel tunggal ditampilkan

pada Gambar 3.6, dimana terdapat K user yang aktif dan N subcarrier yang tersedia. Lebar

pita frekuensi total sistem yang tersedia adalah B dan lebar pita frekuensi tiap subcarrier

adalah bs.

Gambar 3.6 Model Sistem SC-FDMA

Pada bagian awal dari time transmission interval, semua user mengirimkan channel

state information (CSI) yang berisi penguatan kanal dari N subcarrier arah uplink kepada

base station menggunakan kanal signalling. Pengiriman CSI oleh semua user diasumsikan

sempurna dan tidak terjadi kesalahan. Dengan menggunakan CSI di setiap TTI, base


station mengalokasikan daya ke tiap subcarrier dan mengalokasikan subcarrier yang

tersedia ke semua user. Output dari pengalokasian sumberdaya adalah matrik

pengalokasian daya dan pengalokasian subcarrier berupa index pengalokasian yang

dikirimkan ke semua user melalui kanal kontrol dan digunakan oleh semua user untuk

mengirimkan informasi trafik pada arah uplink. Fokus dari penelitian ini adalah mendesain

skema pengalokasian daya dan pengalokasian subcarrier.

3.1.2 Pembangkitan Channel State Information

Informasi CSI telah diketahui di

base station secara sempurna tanpa terjadi kesalahan

estimasi dan tanpa delay waktu. Kualitas penguatan kanal tersebut dapat dipandang

sebagai rasio penguatan kanal terhadap pengganggu (channel gain to noise ratio) dari

subcarrier-n pada user-k yang dapat dinyatakan sebagai :

(3.1)

is adalah daya noise subcarrier-n.

3.2 Skenario Evaluasi

Untuk mengevaluasi performansi sistem yang dibahas, dilakukan pengujian

menggunakan simulasi komputer berdasarkan metoda montecarlo dimana proses

pengalokasian dilakukan sebanyak 1000 sampel TTI dan simulasi diulang sebanyak 50

kali. Channel gain tiap subcarrier dari semua user diasumsikan telah tersedia di base

station. Parameter performansi yang diamati adalah jumlah total jumlah efisiensi spektral

user dan fairness antar user.

Untuk kondisi makro sel pada lingkungan urban dan sub urban dan frekuensi 2 Ghz,

3GPP telah merekomendasikan nilai-nilai praktis parameter propagasi. Pengujian yang

dilakukan mengacu pada parameter yang direkomendasikan di 19.


3.2.1 Evaluasi Pada Kondisi Tanpa Power Control

Pada simulasi tanpa power control, daya kirim semua user pada setiap TTI

mempunyai nilai konstan. Performansi yang dicapai oleh skema 1 dan skema 2

dibandingkan. Parameter performansi yang diamati adalah rata-rata dari jumlah efisiensi

spektral (the average of sum of spectral efficiency) dan rata-rata dari index fairness (the

average of fairness index). Kedua parameter tersebut didapat dengan merata-ratakan

jumlah efisiensi spektral dan index fairness pada semua TTI yang tersedia.

3.2.2 Evaluasi Pada Kondisi Penerapan Power Control

Pengendalian daya setiap user menggunakan metoda kontrol daya berbasis fractional

power control (FPC)20 diterapkan pada setiap TTI. Kontrol daya bersifat perfect, dimana

kontrol daya akan menentukan daya user-k (Pk) berdasarkan posisi user di dalam sel.

Posisi user dalam sel terdistribusi secara random. Pk dimasukkan sebagai batasan alokasi

daya tiap user-k dan nilainya berubah untuk setiap TTI. Performansi yang dicapai oleh

skema 1 dan skema 2 dibandingkan. Parameter performansi yang diamati adalah rata-rata

dari jumlah efisiensi spektral (the average of sum of spectral efficiency) dan rata-rata dari

index fairness (the average of fairness index). Kedua parameter tersebut didapat dengan

merata-ratakan jumlah efisiensi spektral dan index fairness pada semua TTI yang tersedia.

DAFTAR REFERENSI


x[1] ICT Data and Statistics Division of International Telecommunication Union, "ICT Facts and Figures,

the world in 2013," February 2013.[2] Editor Desk, "Global mobile statistics 2012 Part C: Mobile marketing, advertising and messaging,"

http://mobithinking.com/mobile-marketing-tools/latest-mobile-stats, May 2012.[3] Ian Wong and Brians Evan, Resource Allocation in Multiuser Multicarrier Wireless Systems.: Springer,

2008.[4] K.Kim, Y.Han, and S.L.Kim, "Joint Subcarrier and Power Allocation in Uplink OFDMA Systems,"

IEEE Communications Letter, vol. 9, no. 6, pp. 526-528, June 2005.[5] L.Gao and S.Cui, "'Efficient Subcarrier, Power and Rate Allocation with Fairness Consideration for

OFDMA Uplink'," IEEE Journal Transactions on Wireless Communications, vol. 7, no. 5, pp. 1507-1511, May 2008.

[6] C.Y.Ng and C.W.Sung, "'Low Complexity Subcarrier and Power Allocation for Utility Maximization in Uplink OFDMA Systems'," IEEE Journal Transactions on Wireless Communications, vol. 7, no. 5, pp. 1667-1675, May 2008.

[7] J.Huang, V.G.Subramanian, R.Agrawal, and R.Berry, "'Joint Scheduling and Resource Allocation in Uplink OFDMA Systems for Broadband Wireless Access Networks'," IEEE Journal on Selected Area in Communications, vol. 27, no. 2, pp. 226-234, February 2009.

[8] Junsung Lim, Hyung G Myung, Kyungjin Oh, and David J Goodman, "Channel Dependent Scheduling of Uplink Single Carrier FDMA Systems," in Proceeding IEEE Vehicular Technology Confererence, 2006, pp. 1-5.

[9] Junsung Lim, Kyungjin Oh Hyung G Myung, and David J Goodman, "'Proportional Fair Scheduling of Uplink Single-carrier FDMA Systems'," in IEEE International Sysposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2006, pp. 1-6.

[10] G,Hyung Myung, Single Carrier Orthogonal Multiple Access Technique.: Dissertation, 2007.[11] I.C.Wong, O.Oteri, and W.Mccoy, "Optimal Resource Allocation in Uplink SC-FDMA systems,"

IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 8, no. 5, pp. 2701-2706, July 2009.[12] Wei Cheng Pao and Yung Fang Chen, "Reduced Complexity Subcarrier Allocation Schemes for DFT-

Precoded OFDMA Uplink Systems," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 9, no. 9, pp. 2161-2165, May 2010.

[13] Wei Cheng Pao and Yung Fang Chen, "Chunk Allocation Schemes for SC-FDMA Systems," in Proceeding IEEE Vehicular Technology Conference, 2010 , pp. 1-5.

[14] Obilor Nwamadi, Xu Zhu, and Asoke K Nandi, "Enhanced Greedy Algorithm Based Dynamic Subcarrier Allocation for Single Carrier FDMA Systems," in Proceeding IEEE Wireless Communications and Networking Conference, 2009, pp. 1-6.

[15] Obilor Nwamadi, Xu Zhu, and Asoke K Nandi, "Dynamic Physical Resource Block Allocation Algorithms for Uplink Long Term Evolution," IET Communications, vol. 5, no. 7, pp. 1020-1027, 2011.

[16] T. S. Rappaport, Wireless communications : Principles and Practice.: Prentice, 2002.[17] Kennet H Rosen, Discrete Mathematics and Its Applications.: Mc Graw Hill, 1999.[18] Seymour Lipschutz and Marc Lars Lipson, 2000 Solved Problems in Discrete Mathematics.: Mc Graw

Hill, 1992.[19] 3rd Generation Partnership Project (3GPP), "Technical Specification Group Radio Access Network,"

Physical Layer Aspect for Evolved UTRA (Release 7).[20] Carlos Ubeda et al., "Performance of Uplink Fractional Power Control in UTRAN LTE," in IEEE

Vehicular Technology Conference, 2008, pp. 2517-2521.[21] Hyung G Myung, "Introduction to Single Carrier FDMA," in 15th European Signal Processing

Conference (EUSIPCO2007), 2007.[22] H.G.Myung, Kyungjin Oh, Junsung Lim, and Goodman D.J, "Channel Dependent Scheduling of an

Uplink SC-FDMA System with Imperfect Channel Information," , 2008, pp. 1860-1864.[23] W Rhee and M,J Cioffi, "Increase in Capacity of Multiuser OFDM using Dynamic Subchannel

Allocation," in IEEE Vehicular Technology Conference, May 2000, pp. 1085-1089.[24] J. Jang and K.B. Lee, "'Transmit Power Adaptation for Multiuser OFDM Systems'," IEEE Journal of

Selected Areas in Communications, vol. 21, no. 2, pp. 171-178, 2003.


[25] G Song and Y Li, "Cross Layer Optimization for OFDMA Wireless Network - Part I: Theoretical Framework," IEEE Transaction on Wireless Communications, vol. 4, pp. 614-624, March 2005.

[26] G Song and Y Li, "Cross Layer Optimization for OFDMA Wireless Networks - Part II : Algorithm Development," IEEE Transaction on Wireless Communications, vol. 4, pp. 625-634, March 2005.

[27] Hoon Kim, Keunyoung Kim, Youngnam Han, and Sangboh Yun, "A proportional fair scheduling for multicarrier transmission systems ," IEEE Communications Letters, vol. 9, pp. 210-212, March 2005.

[28] I.C.Wong and B.L.Evans, "'Optimal OFDMA Resource Allocation with Linear Complexity To Maximize Ergodic Rates'," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 7, no. 3, pp. 962-971, 2008.

[29] Huiling Zhu and Jiangzhou Wang, "'Chunk-Based Resource Allocation in OFDMA Systems - Part I : Chunk Allocation'," IEEE Transactions On Communications, vol. 57, no. 9, pp. 2734-2744, September 2009.

[30] Huiling Zhu and Jiangzhou Wang, "'Chunk-Based Resource Allocation in OFDMA Systems - Part II : Joint Chunk, Power and Bit Allocation'," IEEE Transactions On Communications, vol. 60, no. 2, pp. 499-509, February 2012.

[31] Vasileios D.Papoutsis and Stavros A.Kotsopoulos, "Chunk-Based Resource Allocation in Distributed MISO-OFDMA Systems with Fairness Guarantee," IEEE Communications Letters, vol. 15, no. 4, pp. 377-379, April 2011.

[32] Vasileios D.Papoutsis and Stavros A.Kotsopoulos, "Chunk-Based Resource Allocation in Multicast OFDMA Systems with Average BER Constraint," IEEE Communications Letters, vol. 15, no. 5, pp. 551-553, May 2011.

[33] Shariat.M., Quddus. A., Ghorashi.S., and Tafazolli. R, "Scheduling as an Important Cross-Layer Operation for Emerging Broadband Wireless Systems," IEEE Communications Surveys and Tutorials, vol. 11, no. 2, pp. 74-86, 2009.

[34] H Schulze and C Lueders, Theory and Applications of OFDM and CDMA Wideband Wireless Communications.: John Wiley, 2005.

[35] P.S Chow, J.M Cioffi, and J.A.C Bingham, "A Practical Discrete Multitone Transceiver Loading Algorithms for Data Transmission over Spectrally Shaped Channels," IEEE Transactions on Communications , vol. 43, no. 234, pp. 773-775, February 1995.

[36] R.F.H Fischer and J.B Huber, "A New Loading Algorithm for Discrete Multitone Transmission," in IEEE Global Telecommunications Conference, November 1996, pp. 724-728.

[37] Sanam Sadr, A Anpalagan, and K Raahemifar, "Radio Resource Allocation for the Downlink of Multiuser OFDM Communication Systems," IEEE Communication Surveys & Tutorials, vol. 11, no. 3, pp. 92-106, 2009.

[38] Sari H, karam G, and Jeanclaude I, "Transmission Technique for Digital terrestrial TV Broadcasting," IEEE Communications Magazine, vol. 33, no. 2, pp. 100-109, August 2002.

[39] Falconer D, Ariyavisitakul SL, Benyamin Seeyar, and Eidson B, "Frequency Domain Equalization for Single-Carrier Broadband Wireless Systems," IEEE Communications Magazine, vol. 40, no. 4, pp. 58-66, April 2002.

[40] Elias Yaacoub and Zaher Dawy, "A Comparison of Uplink Scheduling in OFDMA and SC-FDMA," in Proceeding 17th IEEE International Conference on Communications, 2010, pp. 466-470.

[41] G K Saleh, "Channel Equalization for Block Transmission Systems," IEEE Journal of Selected Area in Communications, vol. 13, no. 1, pp. 110-121, 1995.

[42] M V Clark, "Adaptive Frequency-Domain Equalization and Diversity Combining for Broadband Wireless Communications," IEEE Journal of Selected Area in Communications, vol. 16, no. 8, pp. 1385-1395, October 1998.

[43] R Dinis, D Falconer, C T Lam, and M Sabbaghian, "A multiple Access Scheme for the Uplink of Broadband Wireless Systems," in IEEE Global Telecommunications Conference, December 2004, pp. 3808-3812.

[44] F Pancaldi and G M Vitetta, "Block Channel Equalization in the Frequency Domain," IEEE Transactions on Communications, vol. 5, no. 3, pp. 463-471, March 2005.

[45] N Benvenuto and S Tomasin, "Iterative Design and Detection of a DFE in the Frequency Domain," IEEE Transactions on Communications, vol. 53, no. 11, pp. 1867-1875, November 2005.


[46] M Tuchler and J Hagenauer, "Linear Time and Frequency Domain Turbo Equalization," in IEEE 53rd Vehicular Technology Conference, May 2001, pp. 1449-1453.

[47] U Sorger, I De Broeck, and M Schnell, "Interleaved FDMA - A New Spread Spectrum Multiple Access Scheme," in IEEE International Conference on Communications, June 1998, pp. 1013-1017.

[48] M Schnell and I De Broeck, "Application of IFDMA to Mobile Radio Transmission," in IEEE International Conference on Universal Personal Communications, October 1998, pp. 1267-1272.

[49] J. Hayes, "Adaptive feedback communications," IEEE Transaction on Communications, vol. 16, pp. 29-34, February 1968.

[50] A.J.Gold and S.G.Chua, "'Variable Rate Variable Power M-QAM for Fading Channels'," IEEE Transactions on Communications, vol. 45, no. 10, pp. 1218-1230, 1997.

[51] S. T. Chung and A. Goldsmith, "Degrees of freedom in adaptive modulation: a unified view," IEEE Transaction on Communications, vol. 49, no. 9, pp. 1561-1571, September 2001.

[52] R. Knopp and P. Humblet, "Information capacity and power control in single cell multiuser communications," in IEEE International Conference on Communications, p. 1995.

[53] P. Viswanath, D. Tse, and R. Laroia, "Opportunistic beamforming using dumb antennas," IEEE Transaction on Information Theory, vol. 48, no. 6, pp. 1277-1294, 2002.

[54] Y Otani, S Ohno, K ann Donny Teo, and T Hinamoto, "Subcarrier Allocation for Multiuser OFDM System," in Asia Pacific Conference on Communication, 2005, pp. 1073-1077.

[55] Z.Shen, J G Andrew, and B L Evans, "Adaptive Resource Allocation in Multiuser OFDM systems with Proportional Rate Constraints," IEEE Transaction on Wireless Communications, vol. 4, pp. 2726-2737, November 2005.

[56] Xin She Yang, Engineering Optimization.: WILEY, 2010.[57] L.A.Wosley, Integer Programming.: Wiley , 1998.[58] Gerhard Munz, Stepan Pfletschinger, and Joachim Speidel, "An Efficient Waterfilling Algorithm for

Multiple Access OFDM," in IEEE Global Telecommunications Conference, November 2002, pp. 681-685.

[59] R Jain, M Chiu, and W Have, "A Quantitative Masure of Fairness and Discrimination for Resource Allocation in Shared Systems," Eastern Research Lab, DEC Research Report TR 301, 1984.

[60] Obilor Nwamadi, Xu Zhu, and Asoke K Nandi, "Multicriteria Ranking Based Greedy Algorithm for Physical Resource Block Allocation in Multi-Carrier Wireless Communication Systems," Signal Processing, vol. 92, pp. 2706-2717, 2012.

[61] Bernard Sklar, "Rayleigh Fading Channel in Mobile Digital Communication Systems Part I : Characterization," IEEE Communications Magazine, pp. 91-100, July 1997.

[62] J.P. Brans and P.Vincke, "A preference ranking organisation method:The PROMETHEE method for MCDM," Management Science, vol. 31, no. 6, pp. 647-656, 1985.

[63] J.P. Brans, B. Mareschal, and Ph. Vincke, "How to select and how to rank the projects : The PROMETHEE method," European Journal of Operational Research, vol. 24, no. 2, pp. 228-238, 1986.

[64] T.L. Saaty, The Analytic Hierarchy Process.: McGraw Hill, 1980.[65] Omkarprasad S Vaidya and Kumar Sushil, "Analytic hierarchy process : An overview of applications,"

European Journal of Operational Research, no. 169, pp. 1-29, 2006.[66] Vasileios D.Papoutsis and Stamouli P Alexia, "Chunk-Based Resource Allocation in Multicast MISO-

OFDMA," IEEE Communications Letter, vol. 15, no. 4, pp. 377-320, February 2013.[67] Arfianto Fahmi, Muhamad Asvial, and Dadang Gunawan, "Joint Chunk Allocation and Unequal Power

Allocation in Resource Allocation Algorithm for OFDMA Uplink Systems," in 8th IEEE Vehicular Technology Society Asia Pacific Wireless Communication Symposium, 2011, pp. 1-5.

[68] Arfianto Fahmi, Muhamad Asvial, and Dadang Gunawan, "Uplink Resource Allocation Algorithms with Fractional Power Control as Power Constraints for OFDMA Systems," in IEEE TENCON, 2011, pp. 990-994.

[69] Arfianto Fahmi, Muhamad Asvial, and Dadang Gunawan, "Improved Performance of Mean Greedy Algorithm for Chunk Allocation in SC-FDMA Uplink Systems using Joint User and Chunk-based Allocation," Journal of ICT Research and Applications, vol. 7C, no. 1, pp. 59-81, 2013.

[70] Arfianto Fahmi, Muhamad Asvial, and Dadang Gunawan, "Combined-order Algorithm using Promethee Method Approach and Analytic Hierarchy Decision for Chunk Allocation in LTE Uplink Systems," International Journal of Communication Networks and Information Security (IJCNIS), vol.


5, no. 1, pp. 39-47, April 2013.[71] Majid Behzadian, R.B.Kazemzadeh, A.Albadvi, and M.Aghdasi, "PROMETHEE : A comprehensive

Literature Review on Methodologies and Applications," European Journal of Operational Research, no. 200, pp. 198 - 215, 2010.

[72] Huiling Zhu, "Radio Resource Allocation for OFDMA Systems in High Speed Enviroments," IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 30, no. 4, pp. 748 - 759, May 2012.

x


Documents

Contoh Format TA