## COMPLETE
Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication
ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912 doi.org/10.52435/complete.v1i2.70

## Estimasi Kanal Sistem OFDM pada Kanal Fading Rayleigh dengan Metode Piecewise Linear

## Walid Maulana Hadiansyah*
Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Institut Teknologi Telkom Surabaya;
* Correspondence: walid@ittelkom-sby.ac.id
Abstrak: Transmisi  data  kecepatan  tinggi  menjadi  sorotan  masyarakat  saat  ini  karena  semakin banyak masyarakat menggunakan teknologi nirkabel pita lebar untuk memenuhi kebutuhan sehari- hari. Long  Term  Evolution (LTE)  masih  menjadi  teknologi  eksisting  yang  memanfaatkan  sistem Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) sebagai solusi penghematan bandwidth . Untuk mempertahankan  kualitas  data  dari  distorsi,  maka  dibutuhkan  teknik  estimasi  kanal.  Dengan mengetahui hasil estimasi kanal, maka akan didapatkan solusi untuk meminimalisasi efek distorsi. Respon  impuls  diasumsikan  berupa  kanal  fading  Rayleigh.  Estimasi  kanal  yang  dipakai  adalah metode estimasi Piecewise Linear dengan 2 slope . Serangkaian penelitian yang bisa dilakukan setelah estimasi kanal adalah estimasi efek doppler,  minimalisasi  interferensi antar-simbol, dan efisiensi serta optimalisasi sistem. Dari hasil simulasi menggunakan program Matlab dengan 100 kali iterasi, dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  semakin  besar Signal  to  Noise  Ratio (SNR),  semakin  kecil  error yang terjadi. Nilai rata-rata error estimasi dari SNR=9-40 dB adalah 2.4%-38.2%.
Kata Kunci: Estimasi Kanal, LTE, Matlab, OFDM, SNR.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  telekomunikasi  nirkabel  pita  lebar  semakin  lama  semakin  banyak diperbincangkan.  Kebutuhan  akan  transmisi  data  kecepatan  tinggi  begitu  dibutuhkan  dalam melayani  kebutuhan  masyarakat  sehari-hari.  Teknologi  telekomunikasi  yang  sudah  dipakai  sejak lima  tahun  terakhir  di  Indonesia  ini  adalah  teknologi  LTE,  di  mana  memanfaatkan  sistem  OFDM yang  memungkinkan  untuk  melipatgandakan  kecepatan  transmisi  data  hingga  beberapa  puluh Mbps dengan tetap mempertahankan Quality of Service (QoS) tetap baik [1]. OFDM distandarisasikan sebagai skema untuk Digital Audio Broadcasting (DAB) dan Digital Video Broadcasting (DVB) [2]. DAB merupakan  standar  penyiaran  radio  digital  yang  banyak  digunakan  di  negara  Eropa  dan  Asia. Sedangkan DVB merupakan standar sistem televisi digital yang sudah diakui secara internasional dan  dikelola  oleh  konsorsium  industri.  OFDM  diklaim  jauh  lebih  tangguh  daripada  generasi sebelumnya, termasuk dalam efisiensi penggunaan bandwidth disebabkan penggunaan multi-carrier yang saling ortogonal [3]. Dengan multi-carrier yang saling ortogonal tersebut, juga membuat sistem lebih tahan terhadap interferensi antar frekuensi.
Untuk  mentransmisikan  data  yang  berukuran  besar,  diperlukan  kecepatan  data  yang  tinggi sehingga didapatkan QoS yang baik. Namun, apabila data ditransmisikan dengan kecepatan tinggi, maka  akan  menyebabkan  delay  sebagai  akibat  dari  adanya  multipath  fading.  Multipath  fading merupakan fluktuasi level sinyal di penerima yang terjadi karena ada lebih dari satu kanal propagasi. Akibatnya, ada error antara sinyal yang diterima dengan sinyal yang dikirim. Sistem OFDM menjadi solusi  dari  adanya  efek  multipath  fading  karen  multi-carrier  yang  saling  ortogonl  sebagaimana dijelaskan pada paragraf sebelumnya [4]. Di awal pengenalan OFDM, para peneliti masih memakai penggunaan Discrete  Fourier  Transform (DFT)  dan Inverse  Discrete  Fourier  Transform (IDFT)  sebagai pengganti  bank  generator  sinyal  sinusoidal  dan  demodulator.  Untuk  mengurangi  kompleksitas algoritma,  maka  para  peneliti  menggunakan Fast  Fourier  Transform (FFT)  dan Inverse  Fast  Fourier
Transform (IFFT). Penggunaan FFT dan IFFT pada OFDM akan mempermudah dalam implementasi pada perangkat keras [5].
Kendala  yang  ditemui  dalam  transmisi  data  kecepatan  tinggi  adalah  kesalahan  atau  error deteksi simbol di penerima. Error ini diakibatkan oleh simbol-simbol yang berdekatan mengalami interferensi  antar  simbol  atau Inter  Symbol  Frequency (ISI).  Untuk  bisa  memprediksi  bahkan mereduksi  dampak  ISI,  maka  diperlukan  penambahan Guard  Interval (GI)  pada  pemancar,  serta channel  estimator  atau  equalizer  pada  penerima  dengan  harapan  bisa  mengkompensasi  distorsi kanal tersebut [6]. Oleh karena itu, pada jurnal ini akan dijelaskan tentang performansi estimasi kanal pada sistem OFDM melalui simulasi program Matlab pada kanal fading Rayleigh. Beberapa peneliti telah  mencoba  untuk  melakukan  estimasi  kanal.  D.V.  Bhimsing  menjelaskan  filter  Wiener  bisa menghasilkan  estimasi  lebih  baik  di  kanal  fading  Rayleigh  daripada  Rician  [7].  A.  Farzamnia menggunakan  metode Least  Square (LS)  dan Minimum  Mean  Square  Error (MMSE)  untuk mendapatkan estimasi kanal, dan menunjukkan bahwa metode MMSE lebih baik daripada LS [8]. Pada  jurnal  ini,  peneliti  menggunakan  metode Piecewise  Linear dengan  2 slope sebagai  metode alternatif untuk melakukan estimasi kanal.

## 2. Metode
Modulasi digital yang sering digunakan pada sistem OFDM adalah BPSK, QAM, dan QPSK [9]. Pada pemodelan sistem OFDM sebagaimana pada Gambar  1, data input biner yang dibangkitkan dimodulasi QPSK. Kemudian masuk ke blok serial to paralel dan disisipkan simbol pilot di setiap jalur paralel-nya. Setiap jalur paralel akan diawali oleh 1 baris pilot dan beberapa baris data. Sebelum dipancarkan, sinyal masuk ke IFFT sehingga sub-carrier menjadi saling ortogonal. CP ditambahkan untuk menghindari terjadinya ISI karena CP berperan sebagai ruang penahan antara 2 simbol yang saling  berurutan.  Selain  itu,  CP  mengubah  konvolusi  linear  menjadi  konvolusi cyclic ,  sehingga subcarrier akan  tetap  ortogonal  dan  tidak  terjadi Inter  Carrier  Interference (ICI)  [10].  Data  diubah menjadi paralel to serial, masuk ke transmiter dan melewati kanal multipath fading Rayleigh mobile- to-fixed Zheng  Xiao  II  [11].  Sebelum  masuk  ke  penerima,  data  terkena  noise  AWGN.  Untuk mengekstraksi pilot, maka data diubah dari serial to paralel, harus melepaskan CP, dan masuk ke blok FFT. Setelah simbol pilot didapatkan, maka proses terakhir adalah mengestimasi kanal dengan metode Piecewise Linear 2 slope .
Proses  terakhir  pada  penelitian  ini  adalah  menganalisis  hasil  estimasi  kanal.  Estimasi  kanal menyatakan prediksi analisis untuk mengetahui karakteristik kanal berdasarkan data seragam yang pancarkan  oleh  transmiter.  Estimasi  kanal  nantinya  akan  dipakai  oleh  peneliti  untuk  proses penelitian  selanjutnya.  Jadi  respon  impuls  yang  didapatkan  adalah  respon  impuls  hasil  estimasi, bukan  respon  impuls  yang  sebenarnya.  Analisis  terhadap  ICI  dan  ISI  biasanya  dilakukan  setelah selesai mengestimasi kanal. Susunan pilot yang telah disisipkan ke simbol-simbol OFDM menjadi petunjuk bagi peneliti untuk melakukan estimasi kanal. Piecewise Linear dengan 2 slope merupakan salah  satu  algoritma  estimasi  kanal  yang  sering  digunakan  pada  sistem  OFDM  [12].  Gambar  2 menunjukkan bagaimana metode estimasi ini bekerja. Slope ada di dalam setiap simbol pilot OFDM. Respon  impuls  hasil  estimasi  dapat  didekati  berbentuk  garis  dengan  konstanta  yang  konstan sepanjang respon impuls kanal pada h middle .
Gambar 1. Flowchart Estimasi Kanal
Data Input
Modulasi QPSK
Serial to Paralel Penyisipan Pilot Penambahan CP Paralel to Serial Model Kanal Zheng Xiao II AWG N Serial to Paralel Pelepasan CP IFFT FFT Ekstraksi Estimasi Data Output Output
di  mana ( ) i h k merupakan  respon  impuls  kanal  hasil  estimasi, s T adalah  periode  simbol subcarrier , k l adalah konstanta slope, ( ) ( ) 2 1 N h k − adalah h middle , dan i adalah contoh satu simbol pilot OFDM yang diambil.
Gambar 2. Piecewise Linear dengan 2 Slope [12]

## 3. Hasil
Pada bab ini dijelaskan hasil penelitian yang dilakukan pada simulasi. Gambar 3, dapat dilihat bahwa sinyal setelah melalui proses IFFT, antar subcarrier akan  saling ortogonal. Gambar tersebut merepresentasikan  ortogonalitas  pada  domain  frekuensi.  Dikatakan  saling  ortogonal  karena sub- carrier m1 = m2 = m3, …, m63.
Gambar 4 menunjukkan sinyal informasi yang mengandung CP, sebelum dan sesudah terkena AWGN pada 1 simbol OFDM. Dengan adanya noise tersebut, maka mulai terjadi error sinyal antara sinyal  yang  dikirim  dengan  sinyal  yang  diterima.  Gambar  5  merupakan  grafik  probabilitas  error modulasi  QPSK  pada  kanal  AWGN.  Dari  grafik  tersebut  tampak  bahwa  SER  selalu  lebih  besar daripada  BER,  dengan  selisih  yang  konstan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  meskipun  simbol modulasi-nya error, 1 bit dalam 1 simbol modulasi belum tentu salah. Sebagaimana dijelaskan dalam teori bahwa dalam setiap simbol modulasi diwakili oleh 2 bit. Sehingga energi 1 simbol sama dengan 2 kali energi bit. Jika dihitung, maka selisih energi simbol dan energi bit adalah sebesar log 2 dalam logaritmik. Sedangkan pada modulasi BPSK, 1 simbol modulasi diwakili oleh 1 bit, sehingga energi simbol sama dengan energi bit.
Gambar 3. Ortogonalitas Antar Sub-carrier Dalam Domain Frekuensi
0 10 20 30 40 50 60 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Frekuensi M a g n it u d o ( ) ( ) ( ) ( ) 2 1 1 2 i k s N h k h k i N l T − = + + −   (1) CP CP CP Simbol S 1 Simbol S 2 Simbol S 3 m1 m2 m3 m4 m5
Gambar 4. Proses Penambahan CP pada 1 Simbol OFDM
Gambar 5. Probabilitas Error Modulasi QPSK Kanal AWGN
Simulasi  yang  dilakukan  untuk  kanal  multipath  fading  menggunakan  model  kanal  ITU-R Vehicular M. 1225, 1997. Pada model tersebut, terdapat 6 tap dengan delay spread dan gain kanal yang  berbeda-beda.  Gambar  6  menunjukkan  grafik  BER  kanal  multipath  fading  Rayleigh  dengan variasi jumlah tap, dan modulasi QPSK. Dari gambar tersebut terlihat bahwa grafik Rayleigh teori segaris dengan grafik 1 tap, di mana grafik 1 tap belum terdapat multipath dan tanpa delay. Tampak pula bahwa semakin banyak jumlah tap, maka semakin besar nilai probabilitas bit error-nya. Karena selisih gain kanal antar tap yang berbeda-beda, maka jarak antar tap pada grafik juga berbeda-beda. Dari grafik tersebut juga dapat disimpulkan bahwa semakin besar delay spread, semakin besar pula probabilitas bit error-nya.
0 10 20 30
40
50 60 70 80 -3 -2 -1 0 1 2 3 Subcarrier M a g n it u d o Proses Penambahan Cyclic Prefix pada 1 Simbol OFDM Sebelum Terkena AWGN Setelah Terkena AWGN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 10 -6 10 -5 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 Eb/No (dB) P ro b a b ili ta s E rr o r SER Simulasi SER Teori BER Simulasi BER Teori
Gambar 6. BER Kanal Multipath Fading Rayleigh
Estimasi  kanal  pada  jurnal  ini,  diasumsikan  penerima  mampu  selektif  memilih  kanal  yang paling  dominan  dan  tanpa  delay.  Seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  7  berikut,  estimasi Piecewise Linear belum  dapat  digunakan  pada  respon  impuls  yang  memiliki  delay,  meskipun  dengan  SNR yang  bagus  (SNR=40).  Maka  dari  itu,  pada  jurnal  ini,  hanya  difokuskan  pada  path  1  tanpa  delay. Gambar 8 ini menunjukkan performansi estimasi Piecewise Linear dengan beberapa nilai SNR yang berbeda. Dari hasil percobaan, dapat disimpulkan bahwa dari 81920 bit pilot yang diterima, semakin besar nilai SNR, semakin bagus pula performansi estimasi kanal Piecewise Linear 2 slope . Jika simulasi ini dianalisis lebih lanjut, maka didapatkan perbandingan rata-rata error dengan SNR=9, 20, dan 40 sebagaimana pada Gambar 9.
Gambar 7. Estimasi Kanal pada Path 6 Berdelay, SNR=40
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 10 -2 10 -1 10 0 Eb/No (dB) BER Rayleigh Teori 1 tap 2 tap 3 tap
4 tap
5 tap
6 tap
Gambar 8. Estimasi Kanal pada Path 1 dengan SNR yang Berbeda
Gambar  9  menunjukkan  bahwa  dari  81920  bit  pilot  yang  diterima,  error  respon  impuls  teori (yang  dibangkitkan)  dengan  respon  impuls  hasil  estimasi,  dengan  3  nilai  SNR  yang  berbeda. Kesimpulan yang dapat diambil adalah semakin besar SNR, maka semakin kecil error-nya. Dengan iterasi 100 kali, peneliti mencoba mencari besaran error setiap nilai SNR, dari SNR=9 sampai SNR=40, sebagaimana  pada  Gambar  10  di  bawah  ini,  dengan  detail  angka  seperti  pada  Tabel  1.  Simulasi diawali dari SNR=9 karena hasil estimasi untuk SNR tersebut sudah >38%. Jika lebih kecil dari nilai SNR  tersebut,  maka  komunikasi  sudah  tidak  layak  lagi  dipertahankan  karena  error-nya  semakin besar.  Simulasi  diakhiri  dengan  SNR=40  karena  jika  diperbesar  akan  menghasilkan  estimasi  yang semakin mendekati 0.
Gambar 9. Rata-Rata Error 3 Nilai SNR
Gambar 10. Grafik Perbandingan Rata-Rata Error Terhadap SNR
Tabel 1. Rekapitulasi Error dan SNR
SNR Error (%) SNR Error (%) SNR Error (%) SNR Error (%) 9 38.17905694 17 15.18604463 25 6.379344254 33 3.242376671 10 33.60407007 18 13.62057985 26 5.781381081 34 3.054456267 11 29.73366575 19 12.20200333 27 5.25558596 35 2.899030503 12 26.39113394 20 10.92431881 28 4.79448012 36 2.765782638 13 23.48235012 21 9.773611737 29 4.390129352 37 2.660805587 14 20.96825586 22 8.751677739 30 4.041622051 38 2.564018247 15 18.80630264 23 7.848628961 31 3.734252694 39 2.485044166 16 16.90887801 24 7.062459779 32 3.470325258 40 2.416995496

## 4. Kesimpulan
Dengan  melakukan  simulasi  pada  Matlab,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  estimasi  kanal Piecewise  Linear dengan  2 slope memiliki  keakuratan  yang  baik.  Dari  100  kali  iterasi  setiap  SNR, tampak  bahwa  semakin  besar  nilai  SNR,  maka  semakin  kecil  error  estimasi  kanalnya.  Dengan menguji pada SNR=40, rata-rata error yang terjadi hanya 2,4%. Penelitian ke depannya adalah bisa menguji kehandalan estimasi tersebut pada respon impuls yang lain seperti model kanal mobile-to- mobile, maupun kanal fading Rician.

## Referensi
1. F. Ouyang. “Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)”. Digital Communication for Practicing Engineers . John B. Anderson, Ed. Canada: John Wiley & Sons, 2020.
2. W.M. Hadiansyah, M. Hikmiyah, Y. Moegiharto, I. Anisah. “Analisis Pengaruh Reduksi Peak to Average Power Ratio (PAPR) dengan Teknik Selected Mapping (SLM) Terhadap Efisiensi Spektrum pada Sistem OFDM”. Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi , Vol. 4(2), 2019.
3. M.N. Drakshayini, A.V. Singh. “A Review on Reconfigurable Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)  System  for  Wireless  Communication”. 2nd  International  Conference  on  Applied  and  Theoretical Computing and Communication Technology (iCATccT) , 2016.
4. M.  He,  M.  Jin,  Y.  Li.  Youming.  “Blind  Spectrum  Sensing  of  OFDM  Signals  Under  Multipath  Fading Channels”. 24th Asia-Pacific Conference on Communications (APCC) , 2018.
5. G.  Waichal,  A.  Khedkar.  “Performance  Analysis  of  FFT  Based  OFDM  System  and  DWT  Based  OFDM System to Reduce Inter- carrier Interference”. International Conference on Computing Communication Control and Automation , 2015.
6. A. Bannour, M. A. Matin. “Algebraic Sp ace- Time (ST) Codes: An Overview”. Coding for MIMO-OFDM in Future Wireless Systems , London: Springer International Publishing, 2015.
7. D.V. Bhimsing, A.C. Bhagali. “Performance of Channel Estimation and Equalization in OFDM System”. IEEE International Conference on Power, Control, Signals and Instrumentation Engineering (ICPCSI), 2017.
8. A.  Farzamnia,  N.W.  Hlaing,  M.K.  Haldar,  J.  Rahebi.  “Channel  Estimation  for  Sparse  Channel  OFDM Systems  using  Least  Square  and  Minimum  Mean  Square  Error  Techniques”. International  Conference  on Engineering and Technology (ICET), 2017.
9. A.M  Jaradat,  J.M.  Hamamreh,  H.  Arslan.  “Modulation  Options  for  OFDM -Based  Waveforms: Classification, Comparison, and Future Directions”. IEEE Access, 2019.
10. M.S. El-Bakry, H.A. El- Shenawy, A.E.A. Ammar. “A Symbol Time Compression for ICI Reduction in High Mobility OFDM Systems”. 29th International Conference on Microelectronics (ICM), 2017.
11. Y.R. Zheng, C. Xiao. “Simulation Model with Correct Statistical Properties for Rayleigh Fading Channels”. IEEE Transactions on Communications , 2003.
12. Xu. K, “Project Report: Piecewise Linear Models for ICI Reduction in OFDM Channel Estimation”, 2003 .