## Deteksi Automatis Skema Modulasi Sinyal OFDM menggunakan Ciri Statistik dan Klasifikasi PSO
AFIEF DIAS PAMBUDI 1 , SUHARTONO TJONDRONEGORO 2 , HEROE WIJANTO 1
1. Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom
2. Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung
Email: afiefdiaspambudi@telkomuniversity.ac.id

## ABSTRAK
Pengenalan  format  modulasi  dari  sinyal  yang  dideteksi  merupakan  salah  satu bahasan penting pada sistem intelligent receiver yang digunakan untuk aplikasi di bidang militer maupun komersial. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan klasifikasi skema modulasi pada sinyal OFDM yaitu QPSK, 16-QAM dan 64-QAM. Sinyal  OFDM  tersebut  disimulasikan  melewati  kanal  frequency  selective  fading dan additive white gaussian noise. Sistem klasifikasi yang dibuat menggunakan ekstraksi  ciri  statistik  dan  pengklasifikasi  berupa  diagram  keputusan  dengan threshold  yang  dioptimasi  menggunakan  algoritma  particle  swarm  optimization (PSO).  Pada  proses  klasifikasi  ditambahkan  sistem  voting  dengan  skenario penggunaan  jumlah  simbol  OFDM  sebanyak  1,  5,  10,  15  dan  20.  Hasil  akurasi klasifikasi yang optimum didapatkan pada penggunaan lima simbol OFDM yaitu 100  %,  99  %,  96  %  untuk  klasifikasi  QPSK,  16-QAM,  64-QAM  pada  minimum SNR receiver standar WiMAX IEEE 802.16e.
Kata kunci : klasifikasi skema modulasi OFDM, ciri statistik, PSO.

## ABSTRACT
Modulation  recognition  of  the  detected  signal  is  one  of  important  topics  on intelligent  receiver  system  used  for  military  and  commercial  applications. (Therefore)  This  research  explored  the  classifications  of  the  OFDM  signal modulation scheme namely QPSK, 16-QAM and 64-QAM. The OFDM signal was simulated to pass through frequency selective fading channel and additive white gaussian noise. The classification system was developed using statistical feature extraction  with  a  decision  diagrams  (tree  diagram)  as  a  classifier  optimized  by PSO  algorithm.  The  increasing  number  of  OFDM  symbols  in  the  classification process that applied a voting system improved the accuracy of the classification of each modulation scheme. The optimum accuracy of the classification had been obtained  when  five  OFDM  symbols  were  applied  in  the  classification  scenario. The accuracy was 100% for QPSK classification, 99 % for 16-QAM classification and  96  % for  64-QAM  classification on  the  minimum  SNR  accepted  by  the receiver of a system that applied a standard WiMax IEEE 802.16e.
Keywords :  classification  modulation  schemes  OFDM,  statistical  characteristics, PSO.

## 1. PENDAHULUAN
Automatic Modulation Classification (AMC) adalah tahapan antara proses deteksi sinyal dan demodulasi, merupakan salah satu bahasan penting pada sistem komunikasi yang digunakan di bidang militer maupun komersial. Implementasi layanan dan sistem informasi yang handal untuk aplikasi bidang militer pada spektrum frekuensi yang sangat padat, merupakan salah satu tantangan tersendiri. Sinyal yang dikirimkan dan diterima harus dijamin keamanannya, sebaliknya sinyal yang dimiliki musuh diharapkan harus mampu dideteksi, diidentifikasi, dan diganggu. Spektrum dari sinyal tersebut bisa dari frekuensi tinggi sampai dengan rendah dan format modulasinya bisa bervariasi dari skema simple narrowband sampai dengan wideband. Selain  itu,  deteksi  format  modulasi  juga  merupakan  topik  yang  sangat  penting  di  bidang komersial  khususnya  pada software  defined  radio  (SDR)  yang  mampu  mencakup  berbagai jenis  sistem  komunikasi.  Biasanya  informasi  pendukung  dikirimkan  untuk  digunakan  pada proses  rekonfigurasi  dari  sistem  SDR.  Sedangkan,  teknik  deteksi  dimana transmitter  tidak memberikan informasi pendukung berkaitan dengan parameter sinyal yang dikirimkan, dapat dilakukan  dengan intelligent  receiver  sehingga  mampu  meningkatkan  efisiensi  transmisi dengan  mengurangi overhead.  Desain  sistem  klasifikasi  modulasi  secara  efektif  terdiri  dari dua  tahapan  yaitu preprocessing  dan  pemilihan  algortima  klasifikasi  yang  tepat. Preprocessing  biasanya  meliputi  reduksi  noise,  estimasi  frekuensi  carrier,  periode  simbol, daya  sinyal,  equalisasi,  dll.  Perbedaan  akurasi  dari  sistem preprocessing  menentukan pemilihan algoritma dari sistem klasifikasi yang akan digunakan. Ada metode klasifikasi yang memerlukan estimasi preprocessing dengan akurasi tinggi, sebaliknya ada beberapa metode yang tidak sensitif terhadap parameter-parameter yang tidak diketahui (Dobre, 2012) .
Secara  umum  terdapat  dua  algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  AMC  yaitu  metode likelihood-based  (LB)  dan  feature-based    (FB) (Dobre,  2012) .  Algoritma  LB  didasarkan pada  fungsi likelihood  dari  sinyal  yang  dideteksi  dan  proses  keputusan  dilakukan  dengan melakukan  perbandingan  terhadap  nilai  rasio likelihood  dan  threshold.  Solusi  yang ditawarkan  dari  algoritma  LB  adalah  optimal  pada  pendekatan  bayesian  artinya  mampu meminimalisasi  kemungkinan  terjadinya  salah  dalam  pengklasifikasian.  Solusi  yang  optimal itu  didapatkan  dengan  proses  komputasi  yang  kompleks.  Pada  pendekatan  FB,  proses klasifikasi  dilakukan  dengan  mengambil  beberapa  ciri  dari  sinyal  yang  dideteksi  kemudian proses  keputusannya  didasarkan  pada  nilai  dari  ciri-ciri  tersebut.  Pendekatan  FB  ini  lebih sederhana  untuk  diimplementasikan  dan  apabila  metode  ini  dapat  didesain  dengan  baik maka  akanmampu  dicapai  performansi  yang  optimal.  Jika  skema  modulasi  dapat diidentifikasi  secara  tepat,  maka  proses  lainnya    seperti  demodulasi  sinyal  dan  ekstraksi informasi dapat berjalan dengan baik. Secara umum, AMC merupakan bahasan yang sangat menantang khususnya pada kondisi lingkungan transmisi yang tidak mendukung yaitu pada propagasi multipath,  kanal  yang  frequency  selective  dan  time  varying  dengan  tidak tersedianya informasi tambahan terhadap sinyal yang akan dideteksi.
Pada  beberapa  tahun  terakhir,  bermunculan  teknologi  baru  dalam  bidang  komunikasi wireless.  Industri  wireless  menunjukan  perhatian  yang  penting  terhadap  teknologi  sistem orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) karena efisiensi dari skema OFDM yang mampu mentransmisikan informasi pada kanal frequency selective fading tanpa memerlukan equalizer yang kompleks (Andrea, 2005) . Pentransmisian  informasi dengan  skema  OFDM juga  lebih  hemat bandwidth  karena  penggunaan  multi-carrier  yang  saling  orthogonal. Penemuan  teknologi  OFDM  tersebut  memberikan  tantangan  tersendiri  terhadap perkembangan  sinyal intelligence  dan  sistem  SDR  seperti  bagaimana  membedakan  antara sinyal  OFDM  dan  modulasi  yang single  carrier,  identifikasi  dari  sinyal  multi-carrier  yang

## Deteksi Automatis Skema Modulasi Sinyal OFDM Menggunakan Ciri Statistik dan Klasifikasi PSO
ditransmisikan menggunakan skema modulasi dan parameter yang berbeda-beda, dan lain- lain.
Klasifikasi  skema  modulasi  sudah  banyak  dilakukan  dengan  berbagai  algoritma  yang berbeda-beda.  Pada (Grimaldi,  2002) dengan  metode amplitude  normalization  mampu membedakan sinyal dengan modulasi QPSK dan 16 QAM pada kanal AWGN. Pada (Heroe, 2011) dilakukan  klasifikasi  terhadap  skema  modulasi  QPSK,  16-QAM,  64-QAM  dengan menggunakan  ciri  statistik  orde  tinggi  dan tree  diagram  sebagai  pengklasifikasinya  pada kanal AWGN. Pada (Desti, 2012) dilakukan identifikasi QPSK, 16-QAM, 64-QAM pada kanal AWGN  menggunakan  ciri  statistik  orde  satu  sampai  empat  pada  kanal  AWGN.  Pada (Daisuke, 2010) dilakukan klasifikasi modulasi 16-QAM dan 64-QAM dari sinyal OFDM 4096 sub-carrier  dengan  kanal  AWGN  menggunakan  ciri  statistik  amplitude  moment.  Pada (Reddy,  2003) dilakukan  klasifikasi  BPSK,  QPSK,  16-QAM,  64-QAM  dari  sinyal  OFDM  64 sub -carrier pada kanal multipath tetapi dengan asumsi receiver memiliki pengetahuan yang tepat  terhadap respon  kanal dan  didapatkan  akurasi  klasifikasi  yang tinggi  pada  SNR lebih dari 18 dB.
Pada penelitian ini, dilakukan klasifikasi skema modulasi QPSK, 16-QAM, 64-QAM dari sinyal OFDM  2048 subcarrier  pada  kanal  multipath  (frequency  selective  fading).  Metode  yang digunakan adalah feature-based  dan klasifikasi tree diagram  dengan garis batas (threshold) yang  dioptimasi  menggunakan  metode particle  swarm  optmization  (PSO).  Ciri  yang digunakan  untuk  klasifikasi  akan  dipilih  dari  beberapa  ciri  statistik  yaitu mean,  skewness, kurtosis,  orde  moment yang  memiliki  nilai  euclidien  distance besar  dan mean  square  error terkecil pada  tahap  pelatihan.  Metode PSO  dipilih  karena  memiliki performansi yang  bagus pada bidang optimasi (Misbahuddin, 2011) (Budi, 2012) (Mahapatra, 2011) , sehingga diharapkan mampu memberikan kontribusi akurasi klasifikasi yang tinggi pada penelitian ini.

## 2. MODEL SISTEM
Pemodelan  dan  simulasi  sistem  klasifikasi  modulasi  sinyal  OFDM  pada  penelitian  ini  dapat dilihat  pada  diagram  blok  sistem  Gambar  1.  Sistem  terdiri  dari  tiga  bagian  utama  yaitu pengirim, kanal, dan detektor. Implementasi sistem OFDM dalam waktu diskrit diilustrasikan pada blok pengirim Gambar 1. Pada blok pengirim, simbol-simbol keluaran dari mapper  (X l [ k])  dikelompokan  kedalam  blok-blok  yang  berukuran  sebanyak  N c simbol.  Kelompok- kelompok  tersebut  disebut  sebagai  simbol  OFDM  yang  dapat  direpresentasikan  sebagai berikut X l [ k] (0 ≤ k ≤ N c -1)  atau X l = X[0], X[1],.........X[N c -1],  yang menyatakan  deretan simbol  komplek  (keluaran mapper)  dari  subcarrier    ke-k  pada  simbol  OFDM  ke-l  dan menunjukkan jumlah subcarrier pada simbol OFDM yaitu sebanyak N c . Kemudian dilakukan proses inverse  discrete  fourier  transform  (IDFT)  sehingga  dihasilkan  sinyal  komplek baseband yang dapat dinyatakan sebagai berikut (Andrea, 2005) :
c N n k π j l e . k X c N k l c N n x 2 1 0 ) ( ] [ 1     
Variabel x l ( n)  adalah  sampel  ke-n  dari  simbol  OFDM  ke-l,  untuk  0≤  n  ≤  N c -1  pada  satu periode simbol OFDM. Pada penelitian ini menggunakan 2048 subcarrier (N c = 2048). Sinyal OFDM baseband  waktu  diskrit(x l ( n))  yang  dibangkitkan  oleh  blok  pengirim  kemudian terganggu  oleh  kanal mutipath  (h l ( n))  dan  noise  AWGN  (w l ( n)),  sehingga  sinyal  OFDM waktu  diskrit  yang  diterima  oleh  detektor  dapat  dinyatakan  sebagai  berikut (Andrea, 2005) :
) ( ) ( ) ( ) ( n w n h n x n y l l l l
   (2)
(1)
Dimana  simbol  menunjukkan circular  convolution  antarasinyal  OFDM  (x l ( n))  dengan respon impuls kanal ( h l ( n)). Penggunaan circular convolution memiliki arti bahwa sinyal yang diterima oleh detektor ( y l ( n)) sudah tidak mengandung cyclic prefix yang memiliki panjang lebih  besar  dari  maksimum excess  delay  kanal.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  model kanal ITU large delay (Forum Wimax, 2008) dan periode sampel yang digunakan sebesar 100 ns. Model kanal tersebut memiliki maksimum excess
Pseudo random bit Mapper QPSK/ 16 QAM/ 64 QAM
Serial to parallel converter
IDFT N c = 2048 X l ( k ) X [0] X [1] X [ N c -1]
x [0] x [1]
x [ N c -1]
Detektor Normalisasi & Gain y l ( n ) h l ( n ) Kanal w l ( n ) x l ( n ) Pengirim Pemilihan Ciri ( euclidien distance ) Pelatihan ( PSO ) Ekstraksi Ciri μ (| z l ( k )|) κ (| z l ( k )|) ѕ (| z l ( k )|) DFT
σ m (| z l ( k )|)
QPSK 16-QAM 64-QAM Klasifikasi y l ( n )
Gambar 1 Diagram Blok Sistem Penelitian: Klasifikasi Modulasi Sinyal OFDM
delay  sebesar  10.000  ns,  sehingga  respon  impuls  kanal-nya  memiliki  panjang  sebesar  100 sampel.
Proses  selanjutnya  adalah  klasifikasi  modulasi  sinyal  OFDM  yang  dilakukan  pada  blok detektor.  Pada  blok  detektor  terdapat  enamtahap  utama  yaitu  normalisasi, discrete  fourier transform  (DFT),  ekstraksi  ciri  statistik,  pemilihan  ciri  berdasarkan  nilai  euclidien  distance, pelatihan  PSO  untuk  menentukan  garis  batas  ( threshold  )  yang  optimum,  dan  klasifikasi. Keluaran  dari  tahap  normalisasi  adalah  sinyal  terima  OFDM  ternormalisasi  yang  bertujuan untuk memastikan bahwa setiap sinyal OFDM yang berbeda modulasi/ mapper disimulasikan dengan daya/ energi rata-rata yang sama. Pada sinyal terima OFDM ternormalisasi tersebut kemudian  dilakukan  proses  DFT  sehingga  menghasilkan  sebanyak k-subcarrier  dari  simbol OFDM ke- l yang bisa dituliskan sebagai berikut (Andrea, 2005) :
c c N k n j N n l c l e n y N k z  2 1 0 ). ( 1 ) (     (3)
Ciri  statististik  yang  digunakan  adalah mean,  skewness,  kurtosis,  orde  moment  yang diestimasikan  dari  magnitudo  keluaran  proses  DFT,  | z l ( k)|.  Pada  penelitian  ini,  digunakan satu  simbol  OFDM  sampai  dengan  tahap  pelatihan  PSO,  sedangkan  pada  tahap  klasifikasi

## Deteksi Automatis Skema Modulasi Sinyal OFDM Menggunakan Ciri Statistik dan Klasifikasi PSO
digunakan variasi jumlah simbol OFDM lebih dari satu untuk mendapatkan akurasi klasifikasi yang tinggi.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Keberhasilan dari sistem klasifikasi modulasi sinyal OFDM ini diukur dengan akurasi klasifikasi (P ak ). Telah dilakukan pengujian klasifikasi terhadap jumlah simbol OFDM sebanyak 1, 5, 10, 15  dan  20  yang  hasilnya  ditunjukkan  pada  Gambar  2  -  Gambar  6.  Gambar  tersebut menunjukkan  grafik  hubungan  antara  SNR  dengan  akurasi  klasifikasi  (P ak ).  Pengujian dilakukan dari SNR 0-30 dB dengan selang antar SNR sebesar 0,5 dB, sehingga terdapat 61 titik.  Setiap  titik  mewakili  akurasi  klasifikasi  pada  setiap  SNR  tiap  skema  modulasi  dengan pengujian  masing-masing  sebanyak  100  kali,  sehingga  total  ada  61  x  100  x  3  =  18.300 pengujian. Pada penelitian ini, hasil akurasi klasifikasi dilihat pada batas minimum SNR yang dapat diterima oleh receiver pada sistem yang menggunakan standar WiMax IEEE 802.16e, yaitu seperti ditunjukkan pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1 SNR minimum receiver WiMax 802.16e (Forum Wimax, 2008)
Skema Modulasi  Receiver SNR (dB) QPSK 9,5 16-QAM 16,5 64-QAM 23
Gambar 2. Perbandingan SNR terhadap Akurasi Klasifikasi Modulasi pada penggunaan 1 simbol OFDM
Gambar 3. Perbandingan SNR terhadap Akurasi Klasifikasi Modulasi pada penggunaan 5 simbol OFDM
Gambar 4. Perbandingan SNR terhadap Akurasi Klasifikasi Modulasi pada penggunaan 10 simbol OFDM

## Deteksi Automatis Skema Modulasi Sinyal OFDM Menggunakan Ciri Statistik dan Klasifikasi PSO
Gambar 5. Perbandingan SNR terhadap Akurasi Klasifikasi Modulasi pada penggunaan 15 simbol OFDM
Gambar 6. Perbandingan SNR terhadap Akurasi Klasifikasi Modulasi pada penggunaan 20 simbol OFDM

## Gambar 7. Perbandingan SNR terhadap Akurasi Klasifikasi Rata-Rata Untuk Penggunaan Jumlah Simbol OFDM Berbeda
Gambar 7 menunjukkan grafik hasil akurasi klasifikasi rata-rata dari semua skema modulasi dari SNR 0  –  30  dB.  Dari grafik  tersebut,  hasil akurasi terendah  didapatkan  pada  skenario penggunaan  satu  simbol  OFDM.Hasil  akurasi  klasifikasi  tinggi  didapatkan  pada  skenario penggunaan  5,  10,  15  dan  20  simbol  OFDM.  Pada  kondisi  SNR  mulai  dari  12  dB,  untuk skenario  penggunaan  5,  10,  15  dan  20  simbol  OFDM,  didapatkan  hasil  akurasi  berkisar antara 95-100%.
Penambahan  penggunaan  jumlah  simbol  OFDM  dalam  proses  klasifikasi  terbukti  mampu meningkatkan  hasil  akurasi  untuk  semua  skema  modulasi  hingga  mencapai  100%  pada kondisi  minimum  SNR receiver  pada  sistem  yang  menggunakan  standar  IEEE  802.16e. Namun,  hasil  akurasi  ini  memberikan  beban  yang  cukup  berat  kepada  detektor  ( receiver) yang  harus  menyediakan  ukuran buffer    yang  besar  untuk  menampung  sejumlah  sinyal OFDM  terima  yang  akan  diklasifikasikan.  Selain  itu,  juga  memberikan  waktu  proses  yang lebih lama untuk mendapatkan hasil klasifikasi karena sejumlah sinyal OFDM terima tersebut harus dilakukan proses klasifikasi satu per satu.

## 4. KESIMPULAN
Ciri statistik yang dominan mampu membedakan skema modulasi QPSK dengan 16-QAM dan 64-QAM  adalah  ciri  statistik moment  orde  2  dan  10  dengan  transformasi  logaritmik.  Ciri statistik  yang  dominan  mampu  membedakan  skema  modulasi  16-QAM  dengan  64-QAM adalah ciri statistik moment orde 10 dan 20 dengan transformasi logaritmik. Algoritma PSO mampu  melakukan  optimasi  dengan  efektif  terhadap  garis  batas  ( threshold)  sehingga didapatkan  hasil  akurasi  klasifikasi  rata-rata  94%  pada  minimum  SNR  yang  dapat  diterima oleh receiver  pada  sistem  yang  menggunakan  standar  WiMAX  IEEE  802.16e.  Penambahan jumlah  simbol  OFDM  pada  proses  klasifikasi  yang  menggunakan  sistem voting  terbukti mampu  meningkatkan  hasil  akurasi  klasifikasi  hingga  mecapai  100%  untuk  setiap  skema modulasi.  Namun,  penambahan  jumlah  simbol  OFDM  tersebut  memberikan  beban  yang cukup  berat  kepada  detektor  ( receiver)  yaitu  penyediaan  ukuran  buffer  yang  besar  dan

## Deteksi Automatis Skema Modulasi Sinyal OFDM Menggunakan Ciri Statistik dan Klasifikasi PSO
waktu proses klasifikasi yang lama. Hasil akurasi klasifikasi yang optimum didapatkan pada penggunaan lima (5) simbol OFDM yaitu 100% untuk klasifikasi QPSK, 99% untuk klasifikasi 16-QAM  dan  96%  untuk  klasifikasi  64-QAM  pada  minimum  SNR  yang  dapat  diterima  oleh receiver  pada  sistem  yang  menggunakan  standar  WiMAX  IEEE  802.16e.  Pada  kondisi tersebut tidak memberikan beban yang berat kepada detektor ( receiver) karena penyediaan ukuran buffer yang tidak cukup besar dan waktu proses klasifikasi lebih singkat dibandingkan skenario penggunaan jumlah simbol yang lebih besar (10, 15 dan 20).

## DAFTAR RUJUKAN
A  Dobre,  Octavia.  (2012). A  Survey  of  Automatic  Modulation  Classification  Techniques: Classical Approach and New Trends. Kanada : Memorial University of Newfoundland.
Goldsmith,  Andrea.  (2005). Wireless Communication. USA New York: Cambridge University Press.
D.  Grimaldi,  S.  Rapuano  and  G.  Truglia.  (2002). An  Automatic  Digital  Classifier  for Measurements  on  Telecommunication  Networks.    Proc.  IEEE  Instrumentation  and Measurement Technology , pp. 957-962.
Wijanto,  Heroe.  (2011). Transformasi  Data  dan  Ekstraksi  Ciri  Statistik  Orde  Tinggi  Untuk Rekognisi Modulasi Otomatik. Bandung : Institut Teknologi Bandung.
Madya  Saputri,  Desti.  (2012). Klasifikasi  Tipe  Modulasi  Menggunakan  Metoda  Deteksi Selubung Kompleks Dan Parameter Statistik. Bandung : Institut Teknologi Telkom.
Shimbo,  Daisuke  and  Ikuo  Oka.  (2010). A  Modulation  Classification  Using  Amplitude Moments  in  OFDM  systems.  Proc  IEEE  ISITA  2010,  Taichung,  Taiwan, October  17-20, page 288-293.
B  Reddy  Sharath.  Tevfik  Yücek  and  Hüeyin  Arslan.  (2003). An  Efficient  Blind  Modulation detection  Algorithm  for  Adaptive  OFDM  Systems.  Proc.  IEEE  0-7803-7954-3/03  page 1895-1899.
Misbahuddin.  (2011). Artificial  Neural  Network  Weights  Optimization  Based  on  Particle Swarm Optimization. Indonesia : Dielektrika.
Santosa Budi. (2012). Tutorial Particel Swarm Optimization. Surabaya : Teknik Industri ITS Sukolilo
Sarita Mahapatra. (2011). Performance Evaluation of PSO Based Classifier for Classification of  Multi-dimensional  Data  with  Variation  of  PSO  Parameters  in  Knowledge  Discovery Database  .  International  Journal  of  Advanced  Science  and  Technology,  Vol.  34, September
Wimax  Forum.  (2008). Mobile  Release  1.0  Channel  Model.  WiMax  Forum  Proprietary  – Subject to Change Without Notice”. Sumber: http://www.wimaxforum.org, diakses pada 18 Februari 2014.