Analisa Kinerja Metode Deteksi pada Sistem Komunikasi MIMO

Dian Neipa Purnamasari, Deni Tri Laksono, Adi Kurniawan Saputro, Muttaqin Hardiwansyah

Abstract


Teknologi MIMO (Multiple-Input-Multiple-Output) muncul untuk menyelesaikan permasalahan dalam sistem komunikasi dengan lintasan yang berbeda. Teknologi ini memiliki beberapa pemancar dan penerima. Salah satu tantangan pada teknologi ini adalah pengiriman sinyal informasi menggunakan kanal yang berbeda. Untuk mengatasi hal tersebut terdapat teknik deteksi sinyal yang dapat mendeteksi sinyal sesuai yang diinginkan sistem. Pada penelitian ini dilakukan analisa metode deteksi sinyal yang diterapkan pada sistem komunikasi MIMO. Metode deteksi yang diuji adalah Zero Forcing (ZF), Minimum Mean Square Error (MMSE), Maximum Likelihood Detection (MLD) dan V-BLAST. Parameter yang diamati pada penelitian ini adalah perbandingan Bit Error Rate (BER) terhadap Signal to Noise Ratio (SNR). Hasil pengujian diperoleh bahwa metode deteksi yang memiliki performansi lebih baik adalah MLD, Hal ini dikarenakan sistem MIMO-MLD hanya membutuhkan SNR sebesar 12 dB untuk mencapai BER 10-3. Sedangkan metode deteksi yang memiliki performansi paling lemah adalah ZF, hal ini dikarenakan ZF membutuhkan SNR sebesar 24 dB untuk mencapai BER 10-3.

Keywords


Zero Forcing; Minimum Mean Square Error; Maximum Likelihood Detection; V-BLAST

References


Damar W., Yakobus A. P., “Transmisi Data Citra pada Sistem Komunikasi Nirkabel dengan Teknik MIMO”, KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi, Vol. 1, No. 2, (2021).

Perahia, Eldad and Stacey, Robert. “Next Generation Wireless LANs- Throughput, Robustness, and Reliability in 802.11n”, Cambridge University Press, 2008.

Sachan, V., Shankar, R., Kumar, I., & Mishra, R. K., “Performance Analysis of SM-MIMO System Employing Binary PSK and M’ary PSK Techniques Over Different Fading Channels”. Procedia Computer Science, 152, 323–332, 2019.

A. S. Qisthi, W. A. Syafei, dan I. Santoso, “Peningkatan Kinerja Wi-Fi 802.11n menggunakan MIMO Dekoder Berbasis MLD pada Konfigurasi Antena 4x4”, TRANSIENT, Vol. 2, No. 4, Desember 2013.

Riadi, A., Boulouird, M., & Hassani, M. M., “ZF/MMSE and OSIC Detectors for UpLink OFDM Massive MIMO systems”, 2019 IEEE Jordan International Joint Conference on Electrical Engineering and Information Technology (JEEIT), 2019.

Riadi, A., Boulouird, M., & Hassani, M. M., “ZF and MMSE Detectors Performances of a Massive MIMO System Combined with OFDM and M-QAM Modulation”, Wireless Personal Communications, 2020.

Waliullah et al., “Study the BER Performance Comparison of MIMO Systems using BPSK Modulation with ZF and MMSE Equalization”, Australian Journal of Engineering and Innovative Technology, 2(5), 77-84, 2020.

Y. Li, C. Gao, M. S. Leeson, dan X. Li, “Asymptotic analysis of V-BLAST MIMO for coherent optical wireless communications in Gamma-Gamma turbulence”, Optics Express, Vol. 26, Issue 21, pp. 27931-27944, 2018.

Cao, Y., Su, W., & Batalama, S. N. “A Novel Receiver Design and Maximum-Likelihood Detection for Distributed MIMO Systems in Presence of Distributed Frequency Offsets and Timing offsets”. IEEE Transactions on Signal Processing, 1–1, 2018.

E. Roza dan M. Mujirudin, “Sistem Mimo dan Aplikasi Penggunaannya”, Rekayasa Teknologi Vol. 6, No. 2, 2013.

Liu, L., Peng, G., Wang, P., Zhou, S., Wei, Q., Yin, S., & Wei, S. “Energy- and Area-Efficient Recursive-Conjugate-Gradient-Based MMSE Detector for Massive MIMO Systems”, IEEE Transactions on Signal Processing, 1–1, 2020.

He, K., Wang, Z., Li, D., Zhu, F., & Fan, L. “Ultra-reliable MU-MIMO detector based on deep learning for 5G/B5G-enabled IoT”, Physical Communication, 101181, 2020.

Alfawaz, O., Eddin, M. A., Alnajjar, K. A., & El-Moursy, A. A. “Improved Parallel ZF-VBLAST Detector for MIMO System”, 2020 International Conference on Communications, Signal Processing, and Their Applications (ICCSPA), 2021.




DOI: https://doi.org/10.21107/triac.v9i1.14628

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Jurnal Teknik Elektro dan Komputer TRIAC

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Creative Commons License
Indexed by: