Vol. 4 No. 2 (Juli 2009) J URNAL G ENERIC 1
Abstrak—Sistem penerima konvensional pada sistem komunikasi DS-CDMA,  terjadi  degradasi kinerja  akibat perbedaan daya dengan sinyal penginterferensi yang tinggi (Near- to-Far) dan nilai korelasi silang kode user yang berbeda tidak nol, yang  mengakibatkan  Multiple  Access  Interference  (MAI). Jaringan Saraf Tiruan Transient Chaos (TCNN), sangat potensial untuk  mengatasi  permasalahan  MAI  dan  Near-to-Far  pada penerima  konvensional  DS-CDMA.  Sistem  penerima  Jaringan Saraf  Tiruan  Transient  Chaos  (TCNN)  dapat  diturunkan  dengan memanfaatkan  fungsi  Likelihood.  Dengan  fungsi  Likelihood tersebut  akan  diperoleh  fungsi  energi  atau fungsi cost dari sistem penerima  multiuser  DS-CDMA.  Fungsi  energi  sistem  penerima multiuser  DS-CDMA  diselesaikan  dengan  algoritma  TCNN. Pengujian dilakukan dengan simulasi komputer untuk membandingkan kinerja penerima TCNN dengan konvensional. Hasil  simulasi,  dapat  dilihat  bahwa  sistem  penerima  Jaringan Saraf  Tiruan  Transient  Chaos  dapat  memberikan  perbaikan kinerja  dibandingkan  sistem  penerima  konvensional  (Mathced Filter). Perbaikan kinerja penerima TCNN sebesar 85.092 % pada kondisi dB N E o 6 1 = / ,  Near-to-Far dB E E 6 1 2 = / ,  tetapi memerlukan  tambahan  waktu    0.4845  sekon-per-iterasi algoritma TCNN.
Kata  Kunci—  Likelihood,  Matched  Filter,  Multiple  Access Interference, Near-to-Far

## I. P ENDAHULUAN
ada sistem komunikasi seluler dengan metode akses jamak FDMA  (Frequency  Division  Multiple  Access),  setiap  user dialokasikan  sendiri-sendiri  sebuah  pita  frekuensi,  jadi dengan semakin meningkatnya jumlah user maka pita frekuensi yang  tersedia  akan  semakin  menyempit.  Dengan  semakin menyempitnya  pita  frekuensi  yang  tersedia,  maka  kapasitas user  tidak  ditingkatkan.  Sistem  akses    jamak  DS-CDMA (Direct  Sequence  Code  Division  Multiple  Access)  merupakan solusi  untuk  meningkatkan  kapasitas  user  pada  lebar  pita frekuensi yang sama dengan FDMA (Miyajima dan Hasegawa, 1996)(Viterbi dan Lupas, 1999) (Caffery, 2002).
Sistem akses jamak DS-CDMA adalah penyebaran spektrum daya  setiap  user  ke  dalam  kawasan  pita  frekuensi  yang  sama,
* Wiharto adalah staf pengajar dan peneliti di Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret Surakarta, Jawa Tengah (e-mail: wi_harto@uns.ac.id)
dengan  menggunakan  suatu  kode  yang  berbeda  untuk  setiap usernya.  Pada  sistem  penerima  DS-CDMA  bekerja  dengan menggunakan suatu korelator (Matched Filter). Korelator akan mengkorelasikan  kode-kode  yang  digunakan  setiap  usernya, jika  akan  mendeteksi  data  dari  user-1,  maka  pada  penerima akan  mengkorelasikan  dengan  kode  yang  sama  dengan  yang digunakan user-1 pada saat di pancarkan. Korelasi dengan kode yang  sama  terjadi  autokorelasi,  sedangkan  kode  yang  berbeda terjadi kroskorelasi. Permasalahan timbul pada saat kroskorelasi  tidak  bernilai  nol,  maka  akan  terjadi  apa  yang disebut  Multiple  Access  Interference  (MAI)  (Souejeri  dan Bilgekul, 2000) (Miyajima dan Hasegawa, 1996).
Setiap  user,  dari  suatu  RBS  (Radio  Base  Station) mempunyai  jarak  yang  berbeda-beda,  ada  yang  jauh  dan  ada yang  dekat.  Jika  user  semakin  dekat  ke RBS maka  daya  yang diterima  RBS  semakin  besar  dibandingkan  dengan  yang semakin menjauhnya user, hal ini terjadi karena efek redaman propagasi  yang  merupakan  fungsi  jarak.  Akibat  efek  tersebut dan  akibat  kroskorelasi  tidak  bernilai  nol,  maka  timbul  lagi suatu  permasalahan  permasalahan  yang  dikenal  dengan  Near- to-Far  (jauh-dekat)  (Souejeri  dan  Bilgekul,  2000),  (Miyajima dan Hasegawa, 1996) dan (Miyajima, 1996).
Solusi yang digunakan untuk mengatasi kedua permasalahan MAI  dan  Near-to-Far  pada  sistem  DS-CDMA  adalah dengan membangun  sistem  penerima  optimum  untuk  mendeteksi sinyal  multiuser  tersebut  dengan  menggunakan  Maximum Likelihood  Sequence  Estimation  (MLSE),  tetapi  sistem tersebut  mempunyai  kompleksitas  yang  meningkat  secara eksponensial dengan meningkatnya jumlah user. Permasalahan kompleksitas  pada  sistem  penerima  optimum,  mendorong untuk  membangun  sistem  penerima  sub-optimum  dengan kompleksitas  rendah.  (Meng,  2000)  (Soujeri  dan  Bilgekul, 2000)  (Kechriotis  dan  Manolakos,  1996)  (Wong  dan  Ghosh, 2000)  (Wen  dan  Shixin,  1998)  (Miyajima  dan  Hasegawa, 1996) (Poor, 2000) (Miyajima, 1996) (Tan, 1999).
Untuk  membangun  sistem  penerima  sub-optimum  pada sistem  komunikasi  DS-CDMA  dapat  memanfaatkan  jaringan saraf tiruan Hopfield (Soujeri dan Bilgekul, 2000) (Kechriotis dan  Manolakos,  1996)  (Miyajima,  1996)  (Miyajima  dan Hasegawa,  1996),  Modified  Transient  Chaos  (Wen  dan Shixin,  1998),  Radial  Base  Fanction  (RBF)  (Tanaka,  2001), backpropagasi  (Wong  dan  Ghosh,  2000),  dan  jaringan  saraf tiruan  probabilistik  (Ibikunle  dan  Yixin,  1999).  Maka  dalam tulisan  ini  akan  membahas  sistem  penerima  sub-optimum

## Menekan Tingkat Ber Pada Sistem Komunikasi Direct-Sequence CDMA(DS-CDMA)

## Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Transient Chaos
Wiharto * , Jurusan Teknik Informatika, Universitas Sebelas Maret Surakarta
P
dengan  menfaatkan  jaringan  saraf  tiruan  Transient  Chaos (TCNN) untuk menekan tingkat BER pada sistem komunikasi DS-CDMA.  Kinerja  sistem  komunikasi  DS-CDMA  diukur dengan menggunakan tolok ukur BER (Bit Error rate).

## II. C ARA P ENELITIAN
Tahapan  dalam  penelitian  ini  terbagi  menja1di  beberapa tahapan,  tahapan  pertama  menganalisa  sistem  penerima  DS- CDMA  untuk  mendapatkan  energi  fungsi  sistem  komunikasi DS-CDMA.  Sistem  komunikasi  DS-CDMA  adalah  sistem multiple akses dengan setiap user menggunakan sistem Spread Spectrum  Direct  Sequence  (SSDS)  dan  dengan  modulasi BPSK,  dimana  kode  antara  user  satu  dengan  lainnya  berbeda tetapi  frekuensi  pembawanya  sama.  Model  kanal  sistem  DS- CDMA  dapat  ditunjukkan  pada  Gambcar  1  (Tanaka, 2001)(Tanaka, 2000).

## Gambar 1. Model Kanal Sistem DS-CDMA
Sinyal  yang  ditransmisikan  sistem  DS-CDMA  sejumlah  K user,  dimana  setiap  user  bekerja  dengan  modulasi  DS-BPSK (Direct  Sequence-Binary  Phase  Shift  Keying).  Sinyal  yang diterima pada RBS dapat dituliskan
) ( ) ( ) ( t n t S t r + =
(1)
dimana ) (t n adalah  adaptive  white  gaussian  noise  (AWGN) yang  merupakan  gangguan  pada  kanal  propagasi,  dengan sepektral daya dua sisi 2 / No dan
∑ ∑ ∞ −∞ = = − − = i K 1 k k b k (i) k ) τ iT (t s b S(t) (2)
dimana
{ } 1 , 1 ) ( − ∈ i k b adalah transmisi bit ke-i dari user ke-k.
b T adalah  interval  bit  data  dan
[ ) b k T , 0 ∈ τ adalah  delay waktu untuk user ke-k, kasus pada tesis ini sistem  DS-CDMA pada  kondisi  Synchronous,  dimana 0 = k τ , K k ,....
, 2 1 =
dan  tanpa adanya loss-loss yang umum. Gelombang pembawa (carrier) untuk user ke-k, dengan interval bit [ ] b T , 0 adalah
( ) k c k k k t t c A t s θ ω + = cos ) ( ) (
(3)
dimana k A adalah  amplitudo  sinyal  user  ke-k, c ω adalah frekuensi pembawa, k θ phasa user ke-k. Energi sinyal per bit untuk  user  ke-k  ditunjukkan  dengan  menggunakan k E atau dikenal dengan nama energi bit,
b k k k k T P E A P = = 2 2 (4)
dimana k P adalah  daya  sinyal  user  ke-k.  Sinyal  spreading (code  yang  digunakan)  dapat  dituliskan  (Cooper  dan McGillem, 1986) (Peterson, dkk, 1995)
∑ − = − = 1 0 N j c c k j k jT t pT c t c ) ( ) ( ) ( (5)
dimana ) ( t pT c adalah pulsa unit rectangular dengan interval
c T , dengan nilai seperti ditunjukkan pada persamaan (6),
   ≤ ≤ = lainnya T t t pT c c , , ) ( 0 0 1 (6)
dan c T adalah  interval  chip,  dan { } { } 1 1 , ) ( − ∈ k j c ,  N  adalah panjang periode kode dengan nilai
c b T T N / = yang dikenal dengan processing gain.
Sistem  penerima  DS-CDMA  dapat  dimodelkan  seperti ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Sinyal  keluaran    Matched  Filter (MF) untuk K user dapat dituliskan dalam suatu vektor
[ ] T i K i i i y y y ) ( ) ( ) ( ) ( ,........, , 2 1 = y (7)
Dimana
∫ + − = b b T i iT b k i k dt iT t s t r y ) ( ) ( ) ( ). ( 1
(8)
dimana K k ,...,
, 2 1 = ,  sehingga  untuk  kasus
0 = i ,  dan mengabaikan  index i maka ) ( i k y dapat  dijabarkan  menjadi suatu persamaan vektor
n RAb y + = (9)
dengan parameter-parameternya dapat didefinisikan berikut : R adalah matriks kroskorelasi  dari  kode  penebar
K s s s ,...., , 2 1 dan elemen dari R dapat didefinisikan
∫ = b T l k l k dt t s t s R 0 ) ( ) ( , (10)
Vol. 4 No. 2 (Juli 2009) J URNAL G ENERIC
Gambar 2. Model Sistem Penerima Konvensional
A adalah  sebuah  matrik  diagonal  yang  nilainya  tidak  nol,
yang elemennya
K A A A ,...., , 2 1 . [ ] T K b b b ,..., , 2 1 = b , adalah vektor bit informasi yang dikirimkan. n adalah vektor noise. Untuk penerima konvensional, demodulasi bit informasi untuk  setiap  user  bersifat  independent  dan  membiarkan  MAI.
Matriks bit-bit informasi yang dideteksi, [ ] T K b b b ˆ ,..., ˆ , ˆ ˆ 2 1 = b , ditunjukkan oleh persamaan berikut :
) ( ˆ y b sign = (11)
Berdasarkan  fakta  bahwa  permasalahan  optimisasi  dapat dijabarkan  dengan  Maximum  Likelihood Sequence Estimation (MLSE).  Dengan  Maximum  likelihood  maka  akan  didapatkan suatu  sistem  penerima  multiuser  yang  optimum.  Pada  sistem penerima optimum akan memilih bit paling mungkin, [
] T K b b b ˆ ,..., ˆ , ˆ ˆ 2 1 = b ,  serupa  dengan  pemilihan  noise  yang direalisasikan  dengan  energi  minimum,    (Poor,  2000)  (Verdu dan Ruxandra, 1989)
{ } [ ]     − + − ∈ = ∫ ∫ b b T T K dt t S dt t r t S 0 0 2 2 1 1 1 ) ( ) ( ) ( , max arg ˆ b b (12)
{ } [ ] dt t S t r b T K 2 0 ) ( ) ( 1 , 1 min arg ˆ ∫ − + − ∈ = b b (13)
dimana  energi  minimum  sama  dengan  energi  fungsi  dari jaringan  saraf  tiruan  transient  chaos  (TCNN),  sehingga persamaan (13) akan dapat diselesaikan dengan menggunkana algoritma  TCNN.  Model  sistem  penerima  multiuser  DS- CDMA  dengan  jaringan  saraf  tiruan  transient  chaos  (TCNN) dengan jumlah user K, dapat ditunjukkan pada Gambar 3,
Gambar 3. Sistem Penerima DS-CDMA dengan TCNN
Fungsi  energi  dari  sistem  penerima  multiuser  DS-CDMA (energi fungsi permasalahan) yang ditunjukkan persamaan (13) diturunkan sehingga menjadi dalam bentuk matriks,
{ }       − + − ∈ = T T K by Rb b b b 2 1 1 1 , min arg ˆ (14)
Tahapan  selanjutnya  adalah  memetakan  energi  fungsi system  penerima  DS-CDMA  dengan  energi  fungsi  dari jaringan  saraf  tiruan  Transient  Chaos  (TCNN).  Blok  diagram TCNN  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3  tersebut  berisi algoritma TCNN, yang di jabarkan dengan persamaan (15-17) berikut, dimana jumlah user, n K = ) / tanh( ) ( ε n n = Φ ( ) ) ( ) ( t u t x i i Φ = (15)
) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 ( , 1 t x t z I t x w t u t u i i n i j j i j ij i i −  
      + + = + ∑ ≠ = α ρ (16) ) ( ) 1 ( t z t z i i β = + (17) ) ,....., ( n i 1 =
dimana, i x adalah  keluaran dari neuron ke-i, i u state internal dari neuron ke-i, ij w bobot koneksi dari neuron j ke neuron i, α parameter  skala  yang  nilainya  positif, ρ faktor damping neuron  membrane  dengan  nilai 1 0 ≤ ≤ ρ , ε merupakan parameter  kecuraman  dari  fungsi  aktivasi  neuron ) ( 0 > ε , 0 = ii w , ji ij w w = , ) ( t z i bobot koneksi self-feedback, β faktor  damping  dari ) ( t z i dengan  nilai 1 0 ≤ ≤ β dan (Chen  dan  Aihara,  1997)  (Wen  dan  Shixin,  1998)  (Tan, 1999)(Wang dan Smith, 1986).
i n i j j i j ij x E I x w ∂ ∂ − = + ∑ ≠ = , 1
(18)
dengan E energi  fungsi  dan n jumlah  neuron,  berdasarkan persamaan (18) dapat diturunkan menjadi,
4  J URNAL G ENERIC - Wiharto
∑ ∑ ∑ = = = − − = n i n i i i n j j i ij x I x x w E 1 1 1 2 1 (19)
jika  persamaan  (19)  tersebut  diubah  kedalam  bentuk  matriks maka,
I x wx x x T T E − − = 2 1 ) ( (20)
dimana [ ] T n x x x ,..., , 2 1 = x , w ,  matriks  bobot  dengan ukuran nxn , dengan n jumlah neuron, Dari kedua persamaan (14)  dan  (20)  tersebut  dapat  dipetakan,  sehingga  dapat diketahui  hubungan  variabel-variabel  dari  kedua  persamaan tersebut.  Dari  hasil  pemetaan  dapat  diperoleh  hubungan,
) ( ˆ v b E = , x b = , w R − = , I y = .
Tahapan  terakhir  adalah  mengimplementasikan  sistem komunikasi  DS-CDMA  dengan  penerima  konvensional  dan dengan penerima yang telah terintegrasi TCNN ke dalam suatu program  komputer  dengan  menggunakan  MATLAB.  Untuk selanjutnya dilakukan percobaan terhadap sistem yang telah di implemtasikan  ke  program  tersebut.  Percobaan  dilakukan dengan  mengirimkan 1000 bit untuk setiap kondisi, kemudian dihitung  nilai  BER-nya,  percobaan  tersebut  dilakukan sebanyak10  kali,  untuk  kemudian  diambil  nilai  BER  rata- ratanya sebagai tolok ukur kinerja sistem DS-CDMA.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Spesifikasi  simulasi  untuk  sistem  komunikasi  DS-CDMA konvensional  dan  sistem  komunikasi  DS-CDMA  yang  telah terintegrasi  dengan  TCNN  adalah    jumlah  user  dua  (K  =  2), panjang  kode  yang  digunakan  untuk  masing-masing  user  tiga (N  =  3).  Kanal  sistem  berada  dalam  lingkungan  AWGN,  jika delay  propagasi  user  ke-k  adalah τ k =  0  (Sistem Synchronous DS-CDMA) .
Dalam sistem komunikasi seluler, nilai BER dikelompokkan ke  dalam  8  range,  mulai  dari  kinerja  terburuk sampai terbaik. Kinerja terbaik berada pada kategori 0, dengan % 2 . 0 < BER dan  terendah  pada  kategori  7  dengan
% 8 . 12 >
BER (Setiadi, 2002).
T ABEL 1 R ANGE K INERJA S ISTEM K OMUNIKASI S ELULER . Kinerja Sistem BER 0 BER < 0.2 % 1 0.2 % < BER < 0.4 %
2 0.4 % < BER < 0.8 % 3 0.8 % < BER < 1.6 % 4 1.6 % < BER < 3.2 % 5 3.2 % < BER < 6.4 % 6 6.4 % < BER < 12.8 % 7 BER > 12.8 %
Simulasi  pertama,  adalah  simulasi  pengaruh  jumlah  iterasi pada  algoritma  TCNN  terhadap  kinerja  sistem  DS-CDMA. Dengan menggunakan parameter perbandingan energi bit user- 1, 1 E ,  dengan  rapat  spektral  daya  noise  ,
o N adalah
dB N E o 6 1 = / .  Untuk  perbandingan  energi  bit  user-2
dengan  user-1, dB E E 6 1 2 = / .  Nilai dB E E 6 1 2 = / , mengandung  pengertian  bahwa  user-1  mendapat  interferensi Near-to-Far sebesar 6 dB (user-1 letaknya lebih jauh dari RBS dibandingkan user-2). Parameter algoritma TCNN α = 1.15, β = 0.987, ρ = 0.8, ε = 0.3125. Berdasarkan hasil simulasi yang ditunjukkan  pada  Gambar  5,  kinerja  sistem  akan  membaik dengan  meningkatnya  jumlah  iterasi  TCNN.  Pada  kondisi jumlah  iterasi  mencapai 20,  algoritma TCNN  mulai mencapai konvergensi.  Jadi  pada  saat  jumlah  iterasi  dinaikkan,  maka kinerja  sistem  DS-CDMA  cenderung  konstan,  berdasarkan Tabel  1,  kinerja  sistem  termasuk  dalam  kategori  3  (BER  =  1 %).
Gambar 4.  Pengaruh  Jumlah Iterasi Terhadap Kinerja Sistem DS-CDMA
Simulasi  kedua,  adalah  simulasi  untuk  melihat  kinerja sistem penerima DS-CDMA konvensional atau Matched Filter (MF)  dan  TCNN  karena  pengaruh  AWGN.  Parameter  yang digunakan dB E E 6 1 2 = / ,  sedangkan  parameter  algoritma TCNN α = 1.15, β = 0.987, ρ = 0.8, ε = 0.3125, iterasi = 20. Simulasi kinerja sistem DS-CDMA dengan model penerima TCNN  dan  konvensional,  jika  interferensi  Near-to-Far meningkat.  Parameter  AWGN dB N E o 6 1 = / ,  sedangkan parameter  TCNN α =  1.15, β =  0.987, ρ =  0.8, ε =  0.3125, iterasi = 20.
Faktor  perbaikan  kinerja  sistem  DS-CDMA  dengan  TCNN dapat  dihitung  berdasarkan  grafik  pada  Gambar  5  maupun Gambar 6 dengan menggunakan persamaan berikut
% % 100 1 2 1 x BER BER BER f p − = (21)
Vol. 4 No. 2 (Juli 2009) J URNAL G ENERIC 5

## Gambar 5. Kinerja Sistem Konvensional dan TCNN Karena Noise
Gambar 6. Pengaruh Near-to-far Terhadap Kinerja Sistem DS- CDMA
dimana p f adalah  faktor  perbaikan  yang  dapat  dilakukan,
1 BER adalah BER (nilai linier) sistem pada dengan penerima konvensional,  sedangkan 2 BER adalah  BER  (nilai  linier) sistem penerima dengan TCNN.
Simulasi terakhir, adalah simulasi untuk melihat delay yang terjadi akibat pengaruh terintegrasinya TCNN ke dalam sistem DS-CDMA,  dengan  melihat  delay  yang  terjadi,  TCNN membutuhkan  waktu  proses  yang  lebih  lama  dibandingkan dengan  sistem  penerima  konvensional.  Parameter  yang digunakan  adalah dB N E o 6 1 = / , dB E E 6 1 2 = / , α = 1.15, β = 0.987, ρ = 0.8, ε = 0.3125, iterasi = 20.
Berdasarkan  Tabel  2,  dengan  terintegrasinya  algoritma TCNN  ke  dalam  sistem  penerima  multiuser  DS-CDMA membutuhkan  tambahan  waktu  proses      rata-rata  untuk  setiap iterasi algoritma TCNN sebesar  0.4845 sekon.
T ABEL 2
P ERBANDINGAN W AKTU P ROSES S ISTEM D S-CDMA K ONVENSIONAL D ENGAN T CNN Sampel 1 2 3 4 5 Rata Konvensi onal 561.1 8 560.4 5 567.4 4 562.9 3 559.7 4 562.3 5 TCNN 562.2 2 572.2 1 585.2 3 578.3 1 562.2 2 572.0 4

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  simulasi,  integrasi  jaringan  saraf  tiruan Transient Chaos (TCNN) ke dalam sistem penerima multiuser DS-CDMA  memberikan  kinerja  sistem  dengan  perbaikan 85.092  %  pada  kondisi dB N E o 6 1 = / dan  interferensi Near-to-Far, dB E E 6 1 2 = / dibandingkan  dengan  sistem penerima konvensional (Matched Filter). Jadi integrasi TCNN ke  dalam  sistem  komunikasi  Direct  Sequence  Code  Division Multiple  Access  (DS-CDMA)  mampu  menekan  tingkat  BER akibat  permasalahan  Multiple-Access  Interference  (MAI)  dan Near-to-Far.

## D AFTAR P USTAKA
[1.] Caffery, James, 2002, “Multiuser Communication Theory”, University of Cincinnati, Dept. of ECECS, Cincinnati, OH 45221-0030.
[2.] Chen,  L.  and  K.  Aihara,  1997,  “Chaotic  Simulated  Annealing  by  a Neural  Network  Model  with  Transient  Chaos”,  IEEE  Trans  On Neuaral Networks, Vol. 8, No. 6, pp. 915-930.
[3.] Cooper,  George  R.  and  Clare  D.  McGillem,  1986,    “Modern Communications and Spread Spectrum”. McGraw-Hill Inc. Singapore.
[4.] Ibikunle,  Frank  and  Zhong  Yixin,  1999,  “Neural  Network Implementation  of  the  Optimum  CDMA  Multi-user  Detector”.  The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications Vol. 6, No.1.
[5.] Kechriotis,  George  I.  and  E.S.  Manolakos,  1996,  “Hopfield  Neural Network  Implementation  of  the  Optimal  CDMA  Multiuser  Detector”, IEEE Trans. Neural Networks, Vol. 7, No. 1, pp. 131 – 141.
[6.] Meng,  Teresa,  2000,  “Multiuser  Detection  for  CDMA  Systems”, http://dualist.stanford.edu/~ee487/projects/.
[7.] Miyajima,  Teruyuki,  1996,  “An  Adaptive  Multiuser Receiver Using a Hopfield Network”. IEICE Trans. On Fundamental, Vol. E79-A, No.5, pp.652-654.
[8.] Miyajima,  Terayuki  and  Takaaki  Hasegawa,  1996,  “Multiuser Detection Using a Hopfield Network for Asyncronouse Code-Division Multiple-Access Systems”. IEICE Trans. On Fundamental, Vol.E79-A, no.12,pp.1963-1971.
[9.] Peterson,  Roger  L.,  Ziemer,  Rodger  E.,  and  David  E.  Borth,  1995, “Introduction  to  Spread  Spectrum  Communications”.  Prentice  Hall Inc. New Jersey.
[10.] Poor,  Vince,  2000,  “MULTIUSER  DETECTION  :  Signal  Processing for Multiple-Access Channels”, ISIT2000.
[11.] Setiadi,  Disi,  2002,  “Mengintip  Kinerja  Jaringan  GSM”.  NeoTek, Oktober 2002.
[12.] Soujeri,  Ebrahim  and  Hüseyin  Bilgekul,  2000,    ”Hopfield  Neural Network Detection of Coded Multicarrier CDMA Signals”. Department of  Electrical  &  Electronics  Engineering  Eastern  Mediterranean University, Famagusta, Mersin-10, Turkey.
[13.] Tanaka, Toshiyuki, 2000,  “Analysis of Bit Error Probability of Direct- Sequence CDMA Multiuser Demodulators”. Department of Electronics and Information Engineering  Tokyo Metropolitan University Hachioji, Tokyo 192-0397, Japan.
20
6  J URNAL G ENERIC - Wiharto
[14.] Tanaka,  Toshiyuki,  2001,  “Performance  Analysis  of  Neural  CDMA Multiuser Detector”.  Tokyo  Metropolitan  University  Graduate  School of  Engineering  1-1  Minami-Osawa,  Hochioji-shi,  Tokyo,  192-0397, Japan.
[15.] Tan,  Ying,  1999,  “Neural  Computation  Approach  for  the  Maximum- Likelihood  Sequence  Estimation  of  Communications  Signal”, Department  of  Electronic  Engineering  and  Information  Science, University of Science and Technology of China.
[16.] Verdu, Sergio and Ruxandra Lupas, 1989, “Linier Multiuser Detectors for  Sysnchronous  Code-Division  Multiple-Access  Channels”,  IEEE Trans. On Information Theory, Vol. 35, No. 1.
[17.] Viterbi,  Andrew  J.,  1999,  “The  History  of  Multiple  Access  and    the Future  of  Multiple  Services  through  Wireless  Communication”, QUALCOMM Incorporated.
[18.] Wang,  Lipo  and  Kate  Smith,  1998,  “On  Chaotic  Simulated Annealing”, IEEE Trans. On Neural Networks, Vol. 9, No. 4.
[19.] Wen,  Zhong  and  Cheng  Shixin,  1998,  “Multi-user  Detection  in DS/CDMA  Systems  Based  on  Modified  Transiently  Chaotic  Neural Network”,  National  Communication  Research  Laboratory  Department of  Radio  Engineering,  Southeast  University  Nanjing  210096,  P.  R. China.
[20.] Wong,  Tan  F.  and  Rahuldeva  Ghosh,  2000,  “Neural  Networks  for
Multi-user Detection in
Code-Division Multiple-Access Communications”.  Project  Report,  Spread  Spectrum  And  CDMA. Florida of University.