## DYNAMIC SPECTRUM ACCESS (DSA) DENGAN MEKANISME

## SPECTRUM SENSING BERBASIS PENDETEKSIAN KANAL DAN BANDWIDTH UNTUK EFISIENSI SPEKTRUM
Maria Ulfa Muthmainah 1 , Ardian Ulvan 2 , Hery Dian Septama 3
Jurusan Teknik Elektro Universitas Lampung, Bandar Lampung Jl. Prof. Sumantri Brojonegoro No. 1 Bandar Lampung 35145
1 email : eng.mariaulfa@gmail.com
2 email : ardian.ulvan@unila.ac.id
3 email : hery@unila.ac.id
Abstrak  –  Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat  dan  bertambahnya  permintaan  akses  layanan yang  semakin  cepat  menyebabkan  kebutuhan  spektrum  meningkat.  Pada  mekanisme  Static  Spectrum Access  (SSA)  meningkatnya  kebutuhan  spektrum  tidak  diimbangi  dengan  alokasi  spektrum  yang  ada sehingga  terdapat  kanal  yang  tidak  digunakan  (idle)  yang  menyebabkan  spektrum  perlu  diefisiensikan. Cara  untuk  mengelola  spektrum  agar  lebih  efisien  dapat  dilakukan  dengan  prinsip  Dynamic  Spectrum Access  (DSA).  Mekanisme  spectrum  sensing  berbasis  pendeteksian  kanal  dan  bandwidth  menjadi bahasan  dalam  penelitian  ini.  Pada  penelitian  ini  penentuan  kanal  idle  ditentukan  dengan  algoritma pendeteksian kanal dan bandwidth. Perhitungan dilakukan dengan menghitung parameter pendeteksian yaitu  daya  transmit.  Besar  daya  threshold  (Pth)  dibandingkan  dengan  besar  daya  noise  (Pnoise).  Jika daya  threshold  lebih  besar  dari  daya  noise  (Pth  >  Pnoise)  maka  kanal  idle  dinyatakan  terdeteksi, sementara  sebaliknya  kanal  idle  tidak  terdeteksi.  Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  kanal  idle terdeteksi  pada  keseluruhan  bandwidth  apabila  user  lain  terdeteksi  dengan  bit  rate  yang  rendah. Bandwidth  5  MHz  memiliki  ketersedian  kanal  idle  lebih  besar  dibandingkan  3  MHz,  dan  1,4  MHz. Dengan  terdeteksinya  kanal  idle  pada  suatu  bandwidth  menjadikan  penggunaan  spektrum  dengan mekanisme  spectrum  sensing  menjadi  efisien.  Jarak  maksimum  user  untuk  dapat  melakukan pendeteksian kanal idle sejauh 250 meter (n=3) dan 15 meter (n=4).
Kata kunci - efisiensi spektrum, DSA, kanal idle, spectrum sensing.
Abstract  -  The  fast  development  of  technology  and  the  increase  of  service  access  demand  affect  the increase  of  spectrum  requirement  also  increases.  In  the  Static  Spectrum  Access  (SSA)  mechanism,  the requirement  is  not  equal  to  available  spectrum  allocation,  thus  there  are  channels  which  are  not  used (idle) which allow the spectrum to be more effieciently allocated. The method to overcome the scarcity is by  applying  Dynamic  Spectrum  Access  (DSA)  mechanism.  Spectrum  Sensing  mechanism  based  on channel  and  bandwidth  detection  is  conducted  in  this  research.  In  this  research,  the  idle  channel determination  was  determined  by  channel  and  bandwidth  detection  algorithm.  The  value  of  threshold power  (Pth)  is  compared  to  the  value  of  noise  power  (Pnoise).  If  threshold  power  is  greater  than  noise power, idle channel will be declared as detected, otherwise channel idle will not be detected. The result of calculation show that idle channel is detected on the overall bandwidth if it is detected by another user at a low bit rate. 5 MHz bandwidth has the availability of idle channel greater than 3 MHz, and 1,4 MHz. Detection of idle channel at a bandwidth makes use of spectrum to be more efficient. The user maximum distance to detect the idle channel is as far as 250 meter (n=3) and 15 meter (n=4).
Keywords : Spectrum Efficiency, DSA, idle channel, spectrum sensing.

## I. PENDAHULUAN
Frekuensi  merupakan  sumber  daya  alam  yang disediakan  oleh  alam  dan  penggunaannya terbatas. Rentang frekuensi yang digunakan dalam dunia  telekomunikasi  berkisar  300  KHz  –  30 GHz.  Alokasi  rentang  frekuensi  ini  disebut dengan  spektrum.  Pada  mekanisme  konvensional yaitu Static Spectrum Access (SSA) [1], spektrum akan  dialokasikan  secara  statis  oleh user baik untuk  mengakses  layanan  ataupun  tidak.  Apabila spektrum  tidak  digunakan  oleh user untuk mengakses  layanan  maka  terdapat  kanal  yang tidak digunakan ( idle ) pada suatu bandwidth .
Saat  ini  perkembangan  teknologi  dan  sistem komunikasi seluler sangat pesat seiring bertambahnya  permintaan  layanan  akses  yang semakin  cepat. The  3rd  Generation  Partnership
Project (3GPP) mengembangkan jaringan nirkabel  yang  disebut Long  Term  Evolution (LTE). LTE menjanjikan kecepatan transmisi data yang lebih tinggi dan mendukung bandwidth yang besar  yaitu  mencapai  20  MHz  [2]  dan  100  Mbps untuk akses bergerak [3].
Peningkatan  kebutuhan  permintaan  layanan  yang cepat dan transmisi data yang tinggi menyebabkan kebutuhan spektrum  meningkat.  Mekanisme  SSA tersebut menimbulkan masalah berupa kelangkaan alokasi  spektrum.  Hal  tersebut  menjadi  penyebab alokasi spektrum perlu diefisiensikan.
Konsep radio kognitif membagi user menjadi dua kategori  berdasarkan  prioritas  penggunaan  kanal yaitu primary user (PU) dan secondary user (SU) [4]. Primary  user (PU)  merupakan user yang memiliki prioritas tinggi dalam penggunaan kanal, sedangkan secondary  user (SU)  merupakan user yang  menggunakan  kanal  secara  oportunistik. Pada  radio  kognitif, user  equipment (UE) memiliki  dua  fitur  yang  membedakannya  dengan radio konvensional, yaitu kemampuan kognisi dan kemampuan  rekonfigurasi.  UE  secara  aktif melakukan  pengukuran  untuk  merasakan  ( sense ) lingkungan  sekitar  radio,  menganalisi  informasi yang diperoleh ( learn ) dan memutuskan spektrum mana yang akan digunakan dan strategi transmisi yang akan digunakan ( optimise ) [5]. Konsep radio kognitif  ini  bekerja  berdasarkan  prinsip Dynamic Spectrum  Access (DSA).  Pada  DSA,  kanal  akan dialokasi  ke user sesuai  dengan  permintaan user dalam  mengakses  layanan . Mekanisme  yang digunakan yaitu spectrum sensing. Pada spectrum sensing, SU dapat menggunakan kanal yang tidak sedang  digunakan  oleh  PU  ( idle )  sementara waktu. Apabila PU ingin menggunakan kanal idle tersebut,  maka  SU  harus  mencari  alokasi
spektrum  yang  tidak  sedang  digunakan  lainnya. Terdapat  tiga  metode  pada spectrum  sensing, yaitu  deteksi  energi, matched  filter, dan cyclostatinary  feature [6] . Pada  penelitian  ini metode  yang  digunakan  adalah  deteksi  energi sehingga  pendeteksian  kanal idle dilakukan dengan  mendeteksi  besar  energi  pada  setiap bandwidth spektrum.

## II. SPECTRUM SENSING

## A. Spectrum Sensing
Spectrum sensing merupakan langkah utama pada radio  kognitif  untuk  mencapai  tujuan  yaitu  dapat memanfaatkan  kanal idle dengan  kemampuan kognisi untuk mengukur aktivitas elektromagnetik dan  mengadaptasi  paramater  yang  sesuai,  seperti daya transmisi, modulasi, dan lain-lain. Kemampuan kognisi ini adalah kemampuan radio kognitif  untuk  merasakan  lingkungan  sekitar radio, menganalisis informasi yang ditangkap, dan memutuskan  tindakan  yang  sesuai  yang  terbaik, spektrum mana yang akan digunakan.
Kemampuan  kognisi  ini  memungkinkan  radio kognitif untuk terus menerus mengamati lingkungan  di  sekitar  radio  yang  berubah  secara dinamis  agar  menyesuaikan  dengan  rencana transmisi yang akan digunakan.

## B. Karakteristik Spectrum Sensing
Menurut  [7], Spectrum  sensing didasarkan  pada teknik  deteksi  sinyal.  Deteksi  sinyal  dapat  dapat dideskripsikan sebagai metode untuk mengidentifikasi keberadaan sinyal. Secara analitis,  deteksi  sinyal  diformulasikan  sebagai berikut:
H1 x(n) = s(n).h + w(n)………...…  …(2.1)
H0 x(n) = w(n)……………………..…(2.2)
Dimana, x(n) adalah sinyal yang diterima oleh SU yang  ditransmisikan  oleh  PU,  h  adalah  koefisien kanal,  dan  w(n)  adalah Additive  White  Gaussian Noise (AWGN) dengan variasi σ 2 w.
H0 dan H1 merupakan hipotesis yang menunjukkan  keadaan sensing untuk  kondisi sinyal PU tidak ada maupun ada.

## III. PENDETEKSIAN KANAL IDLE
Pada pendeteksian kanal idle digunakan algoritma pendeteksian  kanal  dan bandwidth. Parameter pendeteksian kanal dan bandwidth yang
ditentukan  adalah  besar  daya  transmit  suatu eNodeB . Daya transmit maksimum yang ditransmisikan  oleh eNodeB dinyatakan  dengan daya threshold (Pth).  Daya threshold (Pth) dinyatakan  sebagai  batas  pendeteksian  kondisi kanal. Daya transmit yang dibangkitkan berdasarkan adanya kedudukan PU menggunakan kanal bandwidth dinyatakan  sebagai  daya noise (P noise ). Pendeteksian kanal idle dapat dinyatakan dalam algoritma berikut:
01. Inisiasi Set Jumlah Kanal;
02. Set besar Bandwidth ;
03. Menghitung Daya threshold (Pth);
𝑃𝑡ℎ = 𝑀𝑚𝑎𝑥 2 − 1 . 𝑁𝑜𝑊
𝐺𝑡. 𝐺𝑟. ( 𝜆 4𝜋𝑑 ) 2
04. Menghitung Daya noise (P noise );
𝑃𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒 = 𝑀𝑝𝑢 2 − 1 . 𝑁𝑜𝑊 𝐺𝑡. 𝐺𝑟. ( 𝜆 4𝜋𝑑 ) 2
05. Menentukan Kondisi Kanal;
If (P noise < Pth)
Kanal Idle; else Kanal Tidak Idle ; 06. end

## IV. MODEL MATEMATIKA
Besar bandwidth yang digunakan untuk mengakses  layanan  dinotasikan  sebagai  W. Bit rate maksimum  dinotasikan  sebagai  Mmax, sementara bit  rate yang  digunakan  oleh  PU dinotasikan  sebagai  Mpu.  Besar Gain pada eNodeB maupun user dinotasikan  sebagai  Gt  dan Gr.  Spektrum  frekuensi  dinotasikan  dalam 𝜆 ( 𝜆 = 𝑐/𝑓) . Jarak user terhadap eNodeB dinotasikan  sebagai  d.  Daya threshold dan  daya noise PU dinyatakan dalam persamaan berikut [8] :
𝐏𝐭𝐡 = 𝐌𝐦𝐚𝐱 𝟐 −𝟏 .𝐍𝐨𝐖 𝐆𝐭.𝐆𝐫.( 𝛌 𝟒𝛑𝐝 ) 𝟐 …………………... (4.1)
𝑷𝒏𝒐𝒊𝒔𝒆 = 𝑴𝒑𝒖 𝟐 −𝟏 .𝑵𝒐𝑾 𝑮𝒕.𝑮𝒓.( 𝝀 𝟒𝝅𝒅 ) 𝟐 …………………. (4.2)
Dimana,  besar bit  rate maksmimum  pada  suatu bandwidth dinyatakan sebagai berikut [9]:
Mmax  =  Jumlah  RB  x  12  x  OFDMA symbol x tipe modulasi (4.3)

## V. HASIL DAN ANALISA
Hasil  yang  diperoleh  berdasarkan  algoritma pendeteksian di  atas  maka  dapat  dilihat  pada gambar di bawah ini.
Gambar 1. Besar Daya Threshold pada tiap Spektrum
Pada gambar 1 menunjukkan hubungan bandwidth terhadap  daya threshold (Pth) pada  masing- masing  spektrum  frekuensi.  Semakin  besar bandwidth semakin  besar  daya threshold. Hal  ini menunjukkan  bahwa  kapasitas  kanal  suatu bandwidth semakin  besar  bila bandwidth yang tersedia semakin besar.
Gambar 2. Perbandingan P noise dan Pth Bandwidth 1,4 MHz tiap Spektrum Frekuensi
Gambar 3. Perbandingan P noise dan Pth Bandwidth 3 MHz tiap Spektrum Frekuensi
Gambar 4. Perbandingan P noise dan Pth Bandwidth 5

## MHz tiap Spektrum Frekuensi
Gambar 2, gambar 3, dan gambar 4 menunjukkan perbandingan  besar  daya noise (P noise )  terhadap besar  daya threshold. Pada  masing-masing bandwidth, PU  diasumsikan  menggunakan  kanal bandwidth dengan bit  rate sebesar  0,5  Mbps,  1 Mbps,  dan  3,5  Mbps.  Semakin  besar  PU menggunakan  kanal  pada  suatu bandwidth , ketersediaan  kanal idle semakin  kecil.  Seperti pada gambar 2, dimana pada bandwidth 1,4 MHz, kanal idle tidak  tersedia  jika  PU  menggunakan kanal bandwidth sebesar 3,5 Mbps. Hal ini karena PU  telah  menggunakan  kapasitas  maksimum bandwidth. Pada  gambar  2  dan  gambar  3,  hasil menunjukkan bahwa kanal idle terdeteksi semakin besar pada bandwidth 5 MHz. Hal ini dapat dilihat saat  PU  diasumsikan  menggunakan  kanal  dengan bit  rate 3,5  Mbps,  ketersediaan  kanal idle pada bandwidth 5  MHz  lebih  besar  dibandingkan dengan 3 MHz.
Gambar 5. Besar Daya transmisi yang diterima SU
Pada  radio  kognitif, user secara aktif  melakukan pengukuran  besar  daya  transmisi.  Hasil  yang ditunjukkan  pada  gambar  5  menunjukkan  bahwa perubahan  jarak  menyebabkan  daya  transmisi mengalami  penurunan  sehingga  daya  minimum yang  diperlukan  untuk  melakukan  pendeteksian kanal idle tidak  terpenuhi . Selain  jarak,  kondisi lingkungan  jangkauan eNodeB menjadi  faktor tambahan  dalam  pendeteksian  kanal idle. Pada kondisi  lingkungan  LOS  ditunjukkan  pada  n=2, dan  kondisi  N-LOS  dengan  efek shadowing pada n=3-5. Besar dari efek shadowing yang ditimbulkan mengalami penurunan daya transmisi yang  signifikan.  Hal  ini  menyebabkan  pada  jarak tertentu,  SU  tidak  dapat  melakukan  pendeteksian kanal idle. Jarak maksimum SU dapat melakukan pendeteksian  kanal idle pada  kondisi  N-LOS sejauh 250 meter (n=3) dan 15 meter (n=4).

## VI. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  mekanisme spectrum sensing, kanal idle dapat  dideteksi  dengan menggunakan  algoritma  pendeteksian  kanal  dan bandwidth. Ketersediaan kanal idle semakin besar jika bandwidth yang tersedia semakin besar, yaitu 5  MHz  dengan  besarnya bit  rate PU  yang diasumsikan terdeteksi sebesar 3,5 Mbps.
Kenaikan daya threshold (Pth) atau daya transmisi sebanding  dengan  besar bit  rate,  bandwidth, dan frekuensi.  Namun  demikian  besar  daya threshold dalam  system  harus  dibatasi  tanpa  harus mempengaruhi  besar bit  rate,  bandwidth, dan alokasi  frekuensi  yang  digunakan.  Pembatasan daya threshold ini  dapat  dilakukan  melalui mekanisme modulasi high rate dan/atau meningkatkan  besar gain pada  antenna  pengirim dan  penerima.  Jarak  mempengaruhi  pendeteksian kanal idle, dimana  pada  jarak  tertentu  SU  tidak diizinkan  untuk  melakukan  pendeteksian.  Jarak maksimum  SU  dapat  melakukan  pendeteksian kanal idle yaitu  250  meter  (n=3)  dan  15  meter (n=4).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Buddhikot,  Milind.  2007. Unserstanding  Dynamic  Spectrum  Access:  Models,  Taxonomy  and Challenges. Proceedings of IEEE DySPAN 2007: Dublin.
[2]  Lucent, Alcatel. 2009. The LTE Network Architecture. Strategic White Paper: Alcatel Lucent
[3] Nohrborg,  Magdalena.  2014.  LTE. http://www.3gpp.org/technologies/  keywords-acronyms/98-lte diakses pada 3 Mei 2014.
[4]  ITU Radioo Regulations, International Telecommunication Union. Geneva. 2008.
[5]  Yucek, T., Arslan, H. A Survey of Spectrum Sensing Algorithms for Cognitive Radio Applications. IEEE Comm. Surv. Tutorials 11(1), 116-130. 2009.
[6]  Mounika,  Bodepudi,  et  al.  2013. Spectrum  Sensing  Techniques  and  Issues  in  Cognitive  Radio . International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT) Volume4Issue4.
[7]    Fatih,  Refik.  2010. Spectrum  sensing  techniques  for  Cognitive  radio  systems  with  multiple  Antennas . Electronics and Communication Engineering: Izmir Institute of Technology.
[8]    Dharmatanna,  Dewi  S.  2014. Efisiensi  Energi  Pada  Jaringan  Long  Term  Evolution (LTE) Dengan Skema Radio Kognitif Dan Kooperatif Base Station. Bandar Lampung: Universitas Lampung.
[9]    Umam  Fahmi,  Khotibul.  2014. Analisa  Mekanisme  Load  Balancing  Pada  Fungsi  Self-Organization Network (SON) Berbasis Long Term Evolution (LTE). Bandar Lampung: Universitas Lampung.