## Evaluasi Penerapan Algoritma Neural Network Sebagai Teknik Reduksi PAPR Pada Sistem OFDM
Mohamad Ridwan, Melki Mario Gulo, Yoedy Moegiharto, Arifin, Muhammad Milchan Telecommunication Engineering Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia
ridwan@pens.ac.id , melkimariogulo@gmail.com , ymoegiharto@pens.ac.id, arifin@pens.ac.id , milchan@pens.ac.id
Abstrack – This paper evaluates the performance of the Neural Network algorithm as a PAPR reduction techinique of a OFDM system.  Simulation result shows that for OFDM signals with subcarrier numbers of 64 and modulation 16 QAM, application the NN algorithm gives a decreasing PAPR value 5,6 dB camparing to  PAPR  of  OFDM  signal  without  reducton.  Also  comparing  the  NN  algorithm  with  other  reduction techniqes such as Iterative Clipping and Filtering, (ICF), Selective Mapping (SLM) and Partial Transmit Sequence (PTS). CCDF curves shows the performance the NN algorithm has the best one comparing to Iterative  Clipping  and  Filtering,  (ICF),  Selective  Mapping  (SLM)  and Partial  Transmit  Sequence (PTS) techniqes. At the receiver side the evaluation is represented in bit error rate values, and the NN algorithm has the best performance.
Keywords  - PAPR,  Iterative  Clipping  and  Filtering,  (ICF),  Selective  Mapping  (SLM), Partial  Transmit Sequence (PTS), NN algorithm.
Intisari – Pada makalah ini dilakukan evaluasi kinerja algoritma Neural Network sebagai teknik reduksi sistem OFDM.  Hasil simulasi untuk sinyal OFDM dengan jumlah subcarrier sebanyak 64 dan modulasi 16 QAM menunjukkan penerapan algorima NN menghasilkan penurunan nilai PAPR sekitar 5,6 dB dari PAPR sinyal OFDM tanpa reduksi. Juga dibandingkan dengan teknik reduksi PAPR metode Iterative Clipping and Filtering , (ICF), Selective Mapping (SLM) dan Partial Transmit Sequence (PTS). Dari kurva CCDF juga ditunjukkan  bahwa  metode  NN  menghasilkan  kinerja  yang  lebih  baik  dibanding  metode  digabungkan dengan  teknik Iterative  Clipping  and  Filtering ,  (ICF), Selective  Mapping (SLM)  dan Partial  Transmit Sequence (PTS). Evaluasi di sisi penerima dengan pengamatan nilai bit error rate , penerapan algoritma NN memiliki kinerja yang terbaik.
Keywords - PAPR, Iterative Clipping and Filtering, (ICF), Selective Mapping (SLM), Partial Transmit Sequence (PTS), NN algorithm .

## I. P ENDAHULUAN
Orthogonal  frequency  division  multiplexing (OFDM)  telah  diterapkan  pada  banyak  system komunikasi  nirkabel  karena  memberikan  efisiensi  bandwidth  yang  baik,  kebal  terhadap  efek multipath fading kanal dan kompleksitas yang rendah rancangan perangkat penerima. Tetapi sinyal OFDM memiliki amplitudo-amplitudo yang besar karena hasil penjumlahan yang koheren setiap modulasi subcarriernya. Sehingga OFDM dengan jumlah subcarrier yang banyak akan memiliki nilai peak to average power ratio (PAPR) yang besar. Dan bila dilewatkan pada sebuah penguat daya  tak  linier  di  sebuah  penerima,  sinyal  tersebut  akan  membuat  penguat  daya  bekerja  dekat daerah  saturasinya  dan  menyebabkan  distorsi  tak  linier  pada  sinyal  yang  dipancarkan.  Maka
dibutuhkan teknik reduksi PAPR untuk menghilangkan distorsi tak linier pada PA, beberapa teknik reduksi  PAPR  terus  diteliti  seperti  metode  Iterative  Clipping  and  Filtering  (ICF)  [1],  Selective Mapping (SLM) [2] dan Partial Transmit Sequence (PTS) [3]. Metode  CF menghasilkan sinyal hasil  reduksi  yang  cacat  hasil  clipping  sehingga  kinerja  system  di  penerima  buruk.  Sedangkan metode  SLM  dan  PTS  tidak  menghasilkan  kecacatan  sinyal  yang  dihasilkan  sehingga  kinerja sistem  OFDM  di  penerima  lebih  baik.  Metode  SLM  dan  PTS  termasuk  kelompok  scrambling technique,  dengan  kelemahan  kompleksitas  perhitungan  yang  tinggi  karena  dibutuhkan  proses penentuan faktor fasa yang tepat untuk membangkitkan sebuah sinyal yang dihasilkan dengan nilai PAPR terkecil. Di sisi penerima juga dibutuhkan  sebuah side information tentang faktor fasa di pemancar  untuk  memproses  sinyal  yang  diterima  menjadi  seperti  sinyal  yang  dikirmkan. Kemudian  diteliti  penerapan  algoritma  neural  network  (deep  learning)  sebagai  sebuah  teknik reduksi PAPR [4]. Penerapan deep learning dapat memperbaiki kinerja BER system dan CCDF dibanding  metode  clipping  and  filtering  (CF)  dan  Partial  Ttransmit  Sequence  (PTS)  [4].  Pada makalah ini selain metode CF dan PTS, dilakukan evaluasi juga untuk metode Selective Mapping (SLM) dan algoritma NN, hasil simulasi dinyatakan dalam kurva CCDF dan BER.

## II. S IGNIFIKASI S TUDI

## A. Metode ICF, SLM dan PTS
Metode  clipping  and  filtering  menerapkan  proses  iterasi  untuk  mendapatkan  sinyal  hasil clipping dan filtering yang tepat dan spektrum frekwensi yang memenuhi persyaratan. Untuk tidak menaikkan kompleksitas perhitungan dianggap dengan 3 iterasi sudah memadai [1]. Sinyal hasil clipping dan filtering dapat dituliskan seperti,
𝑐(𝑡) = &𝐴𝑒 !"($) ,    |𝑥(𝑡)| > 𝐴 𝑥(𝑡),          |𝑥(𝑡)| ≤ 𝐴 (1)
dengan 𝑐(𝑡), 𝑥(𝑡) masing-masing menyatakan sinyal OFDM hasil clipping dan filtering, sinyal OFDM asli sebelum proses clipping dan filtering. 𝐴, 𝜙(𝑡) adalah level atau threshold clipping dan fasa sinyal x ( t ).
Sedang pada metode Selective Mapping (SLM), sebuah deretan simbol modulasi digital dengan panjang N , N jumlah subcarrier, dibuat paralel sebanyak V subblok yang saling disjoint. Pada setiap subblok, deretan symbol dikalikan elemen per elemen dengan sebuah deretan factor fasa panjang N , kemudian dilakukan proses IFFT [5]. Sehingga dihasilkan V buah kandidat sinyal OFDM, x V ( k ) dari V buah kandidat sinyal dipilih sebuah sinyal OFDM yang memiliki niai PAPR terkecil, x ( k ). Diagram blok SLM ditunjukkan seperti gambar 1
Gambar 1.  Blok diagram Selective Mappin g (SLM).
Pada metode Partial Transmit Sequence (PTS), sebuah deretan simbol modulasi digital dengan panjang N , N jumlah subcarrier, dipilah paralel sebanyak V subblok yang saling disjoint. Setiap subblok N /V  elemen  berisi  simbol  modulasi  digital  yang  tersusun  menurut  pola  tertentu,  sisa elemen  subblok  diisi  nol  [6].  Dengan  menggunakan  transformasi  IFFT  untuk  tiap  subblok dihasilkan vektor simbol dalam ranah waktu, x = IFFT ( X ). Kemudian setiap hasil IFFT pada tiap subblok dikalikan dengan sebuah faktor fasa yang berotasi, 𝑏 & , v =1,2,.., V , dengan 𝑏 ' = 𝑒 !()'/+ dan W menyatakan jumlah factor fasa yang dimungkinkan. Elemen-elemen factor fasa umumnya konstan, umumnya dipilih {±1} atau {±1, ±j} untuk mengurangi kompleksitas perkalian. Sinyal OFDM ranah waktu setelah penjumlahan dituliskan seperti,
𝒙 = 𝐼𝐹𝐹𝑇5∑ 𝑏 ' 𝐱 ' , '-. 8 = ∑ 𝑏 ' 𝐼𝐹𝐹𝑇(𝐱 ' ) , '-. (2)
Sebuah  bakal  sinyal  OFDM  yang  memiliki  nilai  PAPR  terkecil  yang  dipilih  untuk ditransmisikan.  Dengan  mengamati  factor-faktor  fasa,  akan  diperoleh  penjumahan  sinyal  yang memiliki nilai PAPR terkecil. Maka problema optimasi pada metode PTS dapat dijelaskan seperti berikut,
{𝑏 . , 𝑏 ( , … , 𝑏 , } $/01234 = arg min {1 ! ,1 " ,…,1 # } {𝑃𝐴𝑃𝑅(𝑛)}
(3)
Blok diagram metode PTS ditunjukkan seperti gambar 2.

## B. Metode Neural Network
Metode Neural Network digunakan dengan menggunakan model yang sudah di training untuk mereduksi  PAPR.  Model Neural  Network yang  sudah  di  training  akan  menghasilkan  alternatif symbol yang memiliki nilai PAPR minimum dari sinyal modulasi [8]. Dalam pembuatan Neural Network untuk  mereduksi  PAPR  ini  digunakan  arsitektur autoencoder [7] . Pada  arsitektur autoencoder model  akan  dibagi  ke  dalam  dua  sub  model  yaitu  encoder  dan  decoder  [10]. Pemanfaatan  arsitektur  autoencoder  untuk  mereduksi  PAPR  pada  OFDM  adalah  dengan menggunakan encoder untuk mereduksi PAPR dengan menghasilkan sinyal alternatif dan decoder untuk merekonstruksi sinyal alternatif menjadi simbol modulasi. Dengan demikian, encoder akan dipasang  pada  transmitter  dan  decoder  akan  dipasang  pada  receiver. Skema  arsitektur  yang
Gambar 2. Blok diagram Partial Transmit Sequence (PTS),
digunakan untuk metode reduksi PAPR pada sinyal OFDM dengan menggunakan NN ditunjukkan seperti gambar 3.
Pada gambar 3 dapat dilihat bahwa encoder akan ditraining untuk mereduksi PAPR sinyal, sedangkan pada decoder akan ditraining untuk merekonstruksi simbol dari sinyal hasil encoder. Pada setiap Fully Connected layer (FC) pada arsitektur tersebut akan diimplentasikan penggunaan batchnormalization  untuk  menormalisasi  hasil  dari  FC  sebelum  masuk  ke  activation  function. Proses feed forward pada encoder NN untuk mereduksi PAPR dapat ditulis seperti  persamaan berikut,
𝑦F = 𝑓(𝐵𝑁5𝑤 [:] . 𝑓(𝐵𝑁(𝑤 [(] . 𝑓(𝐵𝑁(𝑤 [.] . 𝑋 + 𝑏 [.] )) + 𝑏 [(] )) + 𝑏 [:] 8) (4)
dengan,
𝑦F = Encoder output 𝑓 = Activation function ReLu 𝐵𝑁 = Batch Normalization 𝑤 = Weight 𝑏 = Bias 𝑋 = Data input
Selanjutnya nilai yF dikomputasi untuk dihitung lossnya dengan menggunakan formulasi PAPR seperti persamaan (5) dan persamaan (6).
PAPR = < $%&' < &(%)&*% = =>?  |BCCD(EF)| " G(|BCCD(EF)| " ) (5)
ℒ(𝑦F) =  PAPR(dB) = 10log .H (PAPR) (6)
Input  data  training  yang  digunakan  pada  model  NN  ini  adalah  sinyal  modulasi  16-QAM sedangkan untuk output data training menggunakan nilai PAPR(dB) = 0 . Sedangkan persamaan feed forward untuk decoder pada arsitektur ini dapat dituliskan seperti,
𝑦F = 𝑓 . (𝑓 ( (𝐵𝑁(𝑤 [(] . 𝑓 ( (𝐵𝑁(𝑤 [.] . 𝑋 + 𝑏 [.] )) + 𝑏 [(] ))) (7)
Gambar 3. Arsitektur autoencoder untuk reduksi PAPR.
dengan,
𝑦F = Encoder output 𝑓 ( = Activation function ReLu 𝑓 . = Activation function linear 𝐵𝑁 = Batch Normalization 𝑤 = Weight 𝑏 = Bias 𝑋 = Data input
Selanjutnya nilai 𝑦F akan dihitung lossnya menggunakan persamaan berikut,
ℒ(𝑦F, 𝑋) = . I ∑(𝑋 − 𝑦F) (
(8)
Input pada model decoder ini adalah sinyal alternatif hasil encoder dan telah terganggu noise serta kanal.  Sedangkan  untuk  outputnya  pada  model  encoder  ini  adalah  simbol  modulasi  16-QAM seperti input pada encoder.

## C. PAPR dan CCDF
PAPR ( Peak-to-Average Power Ratio ) menyatakan pembagian antara daya maksimum sebuah cuplikan sinyal  OFDM yang dikirimkan dengan daya rata-rata sinyal OFDM, dinyatakan dalam satuan dB [9]. PAPR sebuah sinyal OFDM x ( t ) dapat didefinisikan seperti,
PAPR[dB] = < $%&' < &(%)&*% ≜ 10 log .H ] =>? +∈[.,01] |J($)| " G(|J($)| " ) ^ (9)
Dan  untuk  mengevaluasi  PAPR  umumnya  digunakan Complementary  Cumulative Distribution Function (CCDF) . Dan sebuah kurva CCDF menyatakan berapa banyak amplitudo sinyal diatas harga sebuah level daya. Secara matematis CCDF dituliskan seperti,
CCDF =  Pr(PAPR > PAPR H ) (10)
Pr(PAPR < PAPR H ) = c1 − (𝑒 <K<L . )d M (11)
dengan PAPR H menyatakan nilai level daya (dB), N jumlah subcarrier.
CCDF = 1 − c1 − (𝑒 <K<L . )d M (12)
Sedang untuk CCDF sinyal hasil reduksi PAPR metode SLM atau PTS dengan V jumlah subblok dituliskan seperti,
CCDF = e1 − c1 − (𝑒 <K<L . )d M f N (13)

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Simulasi  dikerjakan  pada  sinyal  OFDM  dengan  jumlah  subcarrier  64,  modulasi  16  QAM. Jumlah iterasi untuk ICF sebanyak 3, jumlah subblok untuk SLM dan PTS 4 dan 8 buah. Jumlah symbol OFDM sebanyak 1000 buah, dan digunakan model kanal multipath Rayleigh fading. Hasil simulasi kurva CCDF yang menunjukkan kinerja teknik reduksi PAPR metode NN dengan sinyal OFDM ditunjukkan seperti gambar 3. Penurunan nilai PAPR dengan meode NN dari PAPR sinyal OFDM ditunjukkan sebesar sekitar 5,6 dB.
Hasil simulasi kurva CCDF yang menunjukkan perbandingan kinerja teknik reduksi PAPR antara metode ICF, SLM,PTS dan algoritma NN ditunjukkan seperti gambar 4. Metode algoritma NN memberikan hasil penurunan nilai PAPR yang paling besar dibandingkan 3 metode teknik reduksi PAPR lain.
Gambar 4. Perbandingan kurva CCDF.
5,6 dB Gambar 3. Penurunan nilai PAPR dengan metode NN.
Kinerja penerimaan sinyal informasi di sisi penerima ditunjukkan denan kurva bit error rate (BER), Gambar 5 menunjukkan bahwa algoritma NN menunjukkan hasil kinerja BER paling baik dibanding penerapan teknik reduksi PAPR lain disisi penerima. Pada nilai snr sebesar sekitar 29 dB nilai BER untuk algortma NN bisa mencapai lebih kecil dari 10 -3 , sedangkan untuk metode SLM mencapai nilai BER 10 -2 .

## IV. K ESIMPULAN
Algoritma NN dapat menghasikan kinerja sistem OFDM yang paling baik dibanding teknik reduksi  konvesional  seperti  metode  Iterative  Clipping  and  Filtering  (ICF),  Selective  Mapping (SLM) dan Partial Transmit Sequence (PTS), baik dievaluasi dari kurva CCDF dan dari nilai BER di sisi penerima. NN bisa diterapkan lebih lanjut untuk teknik linierisasi untuk menaikkan efisiensi daya karena aplikasi reduksi PAPR memiliki kelemahan penurunan efisiensi daya HPA.

## R EFERENSI
[1]   B. Tang, K. Qin, X. Zhang and C. Chen, "A Clipping-Noise Compression Method to Reduce PAPR of OFDM Signals," in IEEE Communications Letters, vol. 23, no. 8, pp. 1389-1392, Aug. 2019, doi: 10.1109/LCOMM.2019.2916052.
[2]  Dae-Woon Lim, Jong-Seon No, Chi-Woo Lim and Habong Chung, "A new SLM OFDM scheme with low complexity for PAPR reduction," in IEEE Signal Processing Letters, vol. 12, no. 2, pp. 93-96, Feb. 2005, doi: 10.1109/LSP.2004.840915.
[3]  K.  Anoh,  C.  Tanriover,  and  B.  Adebisi,  ‘‘On  the  optimization  of  iterative  clipping  and filtering for PAPR reduction in OFDM systems,’’ IEEE Access , vol. 5, pp. 12004–12013, Jun. 2017.
[4]  L. Yang, R. S. Chen, Y. M. Siu and K. K. Soo, "PAPR reduction of an OFDM signal by use of PTS with low computational complexity," in IEEE Transactions on Broadcasting, vol. 52, no. 1, pp. 83-86, March 2006, doi: 10.1109/TBC.2005.856727.
29 dB
Gambar 5. Perbandingan Kinerja BER .
[5]   M. Ali, R. K. Rao, and V. Parsa, ‘‘PAPR reduction in OFDM system using new method for generating pseudo-random sequence for SLM technique,’’ in Proc. IEEE Can. Conf. Elect. Comput. Eng. (CCECE) , Quebec City, Canada, , pp. 1–4, May 2018.
[6]  M.V.R. Vittal, K.R. Naidu, “A novel reduced complexity optimized PTS technique for PAPR reduction in wireless OFDM systems”, Egyptian Informatics Journal . 18 pp. 123-131, 2017.
[7]  M. Kim, W. Lee, and D.-H. Cho, “A novel PAPR reduction scheme for OFDM system based on deep learning,” IEEE Commun. Lett ., vol. 22, no. 3, pp. 510–513, Mar. 2018.
[8]  M. Zhang, M. Liu and Z. Zhong, "Neural Network Assisted Active Constellation Extension for PAPR Reduction of OFDM System," 2019 11th International Conference on Wireless Communications and Signal Processing (WCSP), 2019, pp. 1-6, doi: 10.1109/WCSP.2019.8928056.
[9]  Mestdagh,  D.J.G.;  Gulfo  Monsalve,  J.L.;  Brossier,  J.-M.:  'GreenOFDM:  a  new  selected mapping method for OFDM PAPR reduction', Electronics Letters, 2018, 54, (7), p. 449-450,
DOI: 10.1049/el.2017.4743 IET Digital Library, https://digital-
library.theiet.org/content/journals/10.1049/el.2017.4743
[10]  X. Wang, N. Jin and J. Wei, "A Model-Driven Deep Learning Algorithm for PAPR Reduction in OFDM System," in IEEE Communications Letters, doi: 10.1109/LCOMM.2021.3076605.