Alokasi Sumber Daya Lintas Lapisan Pada Sistem OFDMA Untuk Trafik Heterogen Tiarlyna Patra Sarie Sihombing, Gamantyo Hendrantoro, Endroyono Program Studi Telekomunikasi Multimedia – Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember - ITS Surabaya Email:
[email protected] Abstract — Untuk meningkatkan kinerja layanan komunikasi broadband, maka dikembangkan pengalokasian sumber daya lintas lapisan dengan menggabungkan informasi lapisan yang berdekatan untuk mengoptimalkan kualitas dan kapasitas layanan dibanding dengan penggunaan layer secara terpisah. Cara alokasi sumber daya lintas lapisan pada sistem OFDMA yang digunakan adalah metode dynamic subcarrier allocation. Pada metode tersebut digunakan trafik yang heterogen karena tiap user memiliki kebutuhan rate yang berbeda beda. Sehingga untuk mengoptimasikan penggunaan bandwidth, tiap user seharusnya dibedakan tipe trafiknya sesuai kebutuhannya. Pada Tugas Akhir ini, akan dilakukan evaluasi alokasi sumber daya lintas lapisan pada sistem OFDMA multiuser melalui simulasi dengan model trafik yang heterogen (Streaming dan Elastic). Kanal yang akan digunakan adalah kanal dengan gangguan berupa redaman hujan hasil pengukuran di ITS. Dari hasil penelitian ini, didapatkan bahwa dengan mengalokasikan sumber daya lintas lapisan pada trafik heterogen akan mengoptimalkan kapasitas kanal dengan tetap menjaga fairness pada sistem. Dari hasil simulasi juga menunjukkan terjadinya trade off antara jumlah user Streaming dan Elastic. Kata Kunci — Elastic Traffic, Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA), Streaming Traffic, Alokasi Subcarrier
Elastic traffic seperti transfer file. Sehingga untuk mengoptimalkan penggunaan bandwidth, tiap user seharusnya dibedakan tipe trafiknya sesuai kebutuhannya. Pada penelitian ini, diformulasikan alokasi sumber daya yang optimal berdasarkan kebutuhan delay yang berbeda. Tujuan utamanya adalah untuk memaksimalkan total kecepatan transmisi pada user dengan trafik Elastic dengan tetap memenuhi kebutuhan delay pada user dengan trafik Streaming. Algoritma alokasi sumber daya lintas lapisan yang digunakan mengatasi permasalahan optimasi dan menemukan alokasi subcarrier yang optimal. Algoritma alokasi sumber daya yang digunakan pada penelitian ini mengalokasikan kapasitas yang tersedia untuk user dengan trafik Streaming sehingga QoS pada user dengan trafik Streaming dapat terpenuhi. Namun, untuk menjaga fairness pada sistem, maka user dengan trafik Elastic tetap harus dilayani. Untuk menyelesaikan permasalahan optimasi pada sistem, maka delay pada tiap user akan menjadi pertimbangan dalam parameter lapisan fisik. Dengan menggunakan simulasi, dievaluasi dampak trafik Streaming pada total rate user trafik Elastic untuk jumlah user yang berbeda. II. DASAR TEORI A. OFDMA Dalam sistem OFDMA, jika pada sistem terdapat bandwidth kanal B Hz maka total bandwidth tersebut akan dibagi untuk N subcarrier yang saling orthogonal. Sehingga, tiap subcarrier mendapatkan bandwidth sebesar B/N Hz. Penggunaan sistem OFDMA masih dapat ditingkatkan dengan memaksimalkan available capacity atau kapasitas yang tersedia. Hal ini dapat dilakukan dengan melakukan optimasi pada pengalokasian sumber daya yang ada yang diberikan kepada user sehingga laju transmisi menjadi lebih besar. Available capacity pada kanal dapat dicari dengan menggunakan persamaan Shannon:
I. PENDAHULUAN
P
ADA sistem orthogonal frequency multiple access (OFDMA), kondisi kanal pada tiap subcarrier untuk tiap user berbeda beda. Jika sistem menggunakan frekuensi yang tinggi, maka pengaruh intensitas hujan yang tinggi pada sistem akan menurunkan performansi sistem. Untuk peningkatan kualitas dan kapasitas layanan saat sistem berada dalam kondisi hujan, maka dilakukan optimasi Cross Layer atau lintas lapisan. Penerapan lintas lapisan pada sistem OFDMA yaitu dengan menggabungkan informasi lapisan yang berdekatan untuk mengoptimalkan kualitas dan kapasitas layanan dibanding dengan penggunaan lapisan secara terpisah. Dalam hal ini lapisan fisik dan lapisan Medium Access Control (MAC) dioptimasi secara bersama sama sehingga didapatkan layanan yang efisien dengan tetap menjaga fairness. Salah satu cara alokasi sumber daya lintas lapisan pada sistem OFDMA adalah menggunakan metode dynamic subcarrier allocation. Trafik umumnya dibagi menjadi dua yaitu trafik untuk aplikasi yang real time seperti transmisi video dengan kebutuhan delay seminimal mungkin atau biasa disebut Streaming traffic dan trafik yang toleransi terhadap delay atau
(1)
Dimana W adalah bandwidth untuk subcarrier sebesar B/N Hz dan SNRk,n adalah signal to noise ratio saat sistem pada subcarrier k user ke-i. B. Redaman Hujan Pengaruh redaman hujan terhadap gelombang radio mulai diperhitungkan jika sistem itu menggunakan frekuensi diatas 5 GHz dan pada frekuensi 20-30 GHz [6]. Pengaruh ini cukup signifikan karena mempunyai efek yang dapat menurunkan 1
performansi sistem komunikasi atau mengurangi kualitas dari komunikasi. Besarnya nilai redaman hujan bergantung pada beberapa faktor yaitu intensitas curah hujan, frekuensi kerja yang digunakan, serta arah dan kecepatan angin. Metode statistik Synthetic Storm Technique (SST) mendeskripsikan suatu intensitas curah hujan sebagai fungsi dari panjang lintasan/link (km) dimana hujan tersebut bergerak sepanjang lintasan karena adanya pergerakan angin dengan kecepatan tertentu [7]. Untuk menghitung panjang segmen (∆L) dari masingmasing lintasan, digunakan persamaan : (2) Dimana T adalah waktu sampling dan Vr adalah kecepatan angin pada lintasan. Dari perhitungan panjang segmen pada linatasan ini maka selanjutnya dapat diperoleh nilai redaman hujan dengan menggunakan persamaan :
sistem yaitu 3, 4, 5, 6, dan7 user dengan posisi user acak didalam sel yang berukuran 8 x 8 km. Setelah itu, dengan metode SST didapatkan nilai redaman hujan yang dialami untuk tiap user. Selanjutnya, SNRcs dapat dihitung menggunakan link budget [8]. Perhitungan SNRrain menggunakan persamaan: SNRrain = SNRCS + Ak
(7)
Nilai available capacity pada sistem dapat dihitung menggunakan persamaan (1). Nilai available capacity ini akan menjadi batas trafik untuk user yang mampu dilewatkan pada sistem. Langkah selanjutnya membangkitan trafik pada sistem. Trafik yang dibangkitkan adalah trafik heterogen dengan dua jenis trafik yaitu Streaming dan Elastic. Dimana trafik Streaming adalah trafik real time dengan delay ketat dan sedangkan jenis trafik Elastic adalah trafik yang non real time. Trafik jenis Streaming yang digunakan adalah trafik video dengan delay yang ketat sedangkan trafik jenis Elastic adalah trafik FTP yang toleran terhadap delay. Setelah mendapatkan trafik untuk tiap user, maka dilakukan alokasi sumber daya sesuai dengan intensitas trafik dan buffer pada sistem. User dengan trafik jenis video memiliki jumlah tetap yaitu 1 dan 2 user sedangkan sisanya adalah jumlah user dengan trafik FTP. Dengan waktu tunggu yang dimiliki oleh tiap user, fairness sistem tetap dijaga dengan melayani semua user. Maka selanjutnya akan dilakukan evaluasi rate pada sistem yaitu pengaruh yang diberikan oleh user Streaming pada total rate user trafik Elastic.
(3) Dimana Am adalah redaman hujan untuk m =1,2,...n, ΔLj adalah panjang segmen pada saat j, R adalah intensitas hujan (mm/h) dan a,b adalah koefisien ITU-R P.838-3. C. Alokasi Sumber Daya Lintas Lapisan Alokasi sumber daya radio pada sistem memiliki tujuan untuk mengoptimalkan performansi, seperti throughput total pada sistem dan layanan berdasarkan kondisi subcarrier yang mengalami redaman. Adapun optimasi dengan melakukan alokasi subcarrier pada sistem adalah [1] :
Mulai
(4) Model OFDMA
Dimana ϵ {0,1} adalah faktor yang mengindikasian pengalokasian subcarrier pada trafik jenis Elastic pada tiap frame transmisi dan adalah kecepatan yang diterima oleh user dengan jenis trafik Elastic. Dengan syarat:
Pengumpulan data curah hujan
Model Trafik
Menghitung redaman hujan dengan metode SST
(5)
Mendapatkan SNRcs dan SNRrain
(6)
Mendapatkan available capacity
Pada persamaan (4) adalah total kecepatan transmisi dari user Elastic dan sebagai fungsi obyektif; persamaan (5) memastikan bahwa setiap subcarrier hanya ditempati oleh satu user saja; dan persamaan (6) adalah batasan delay untuk user Streaming dimana adalah rata rata waktu untuk
Alokasi Sumber Daya
Evaluasi Rate Sistem
Kesimpulan
menunggu dan dilayani di dalam sistem. III. METODOLOGI
Selesai
Alur penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 yang dimulai dengan pemodelan sistem OFDMA. Sistem yang digunakan adalah downlink dari sistem OFDMA multi user. User pada
Gambar 1. Diagram alir penelitian 2
Diagram pada gambar 2 merupakan diagram alir dari skenario alokasi sumber daya yang dilakukan. Untuk menjaga fairness maka tidak ada user yang tidak terlayani. Jika waktu tunggu di buffer telah mendekati maksimal, maka trafik user yang menunggu tersebut harus segera dilayani.
simulasi, dievaluasi total rate dari user dengan trafik FTP untuk jumlah user video yang berbeda. Pada paper ini, ditampilkan hasil simulasi alokasi sumber daya dengan jumlah user 3. A. Posisi 3 User Posisi user diacak didalam sel. Letak ketiga user di acak disepanjang sel berukuran 8x8 km. Contoh posisi user pada sel tersebut dapat dilihat pada tabel 1.
Start
IntensitasTrafik (I) available capacity (c) Tk1,Tk2,Tk3,Wk2,Wk3
Tabel 1 Posisi 3 user User X (km) 1 3.2698 2 4.7592 3 2.0977
Wk1 = 0
I≤c
Berdasarkan tabel 1 diatas dapat dilihat bahwa letak user tersebar di dalam sel. Dimana X menyatakan sumbu absis dalam kilometer dan Y menyatakan sumbu ordinat dalam kilometer pada user di dalam sel.
N
Wk1 = Wk1 + 0.125
Y Y
B. Redaman Hujan 3 User Setelah mendapatkan posisi user, data tersebut akan digunakan dalam perhitungan nilai redaman hujan. Dengan jumlah user 3, maka intensitas curah hujan tanggal 3 Mei 2010 diolah melalui perhitungan menggunakan persamaan (3) dan hasil yang didapatkan yaitu nilai redaman hujan yang dapat dilihat pada gambar 3. Pada gambar tersebut dapat dilihat bahwa nilai redaman hujan untuk tiap usernya berbeda beda tergantung dari posisi yang dimiliki oleh tiap usernya terhadap BTS.
Wk1 ≤ Tk1 N Wk2 > Tk2
Y
N
Wk2 = Wk2 + 0.125 N Wk3 > Tk3
Y(km) 4.8227 5.6897 1.7740
Y
N
Wk2 = Wk2 + 0.125 N
Alokasi subcarrier
End
Gambar 2. Diagram alir alokasi sumber daya IV. ANALISA HASIL SIMULASI Gambar 3. Kurva redaman hujan rata rata pada 3 Mei 2010
Sistem OFDMA yang digunakan adalah sistem OFDMA multiuser dengan single cell. Total bandwidth pada sistem adalah 512 KHz yang dibagi pada 64 subcarrier. Total daya pada sistem adalah 50 W. Jumlah user yang digunakan adalah 3, 4, 5, 6, 7 user dengan jumlah user trafik video tetap yaitu 1 dan 2 user, selain itu, merupakan user dengan jenis trafik FTP. Delay maksimal untuk tiap user berapa di buffer adalah user dengan trafik video memiliki waktu delay selama 1 ms dan 1.125 ms sedangkan user dengan trafik jenis FTP memiliki waktu delay selama 5.75 ms, 6.25 ms, 6.625 ms. 7 ms, dan 7.5 ms. Melalui
Berdasarkan gambar 4 dapat dilihat kurva redaman hujan rata-rata selama bulan Januari-Mei 2010 untuk 3 user. Sumbu absis dari kedua grafik tersebut menyatakan indeks sampel dari hasil sampling data intensitas curah hujan yang didapatkan. Sedangkan sumbu ordinat dari grafik tersebut adalah nilai redaman hujan dalam dB.
3
Gambar 4. Kurva redaman hujan rata rata pada Januari – Mei 2010
Gambar 6. Available capacity 3 user Nilai available capacity seperti pada tabel 3 selalu berubah ubah. Hal ini disebabkan hujan yang dialami oleh tiap user mengalami pergerakan sehingga redaman hujan yang diterima menjadi berubah ubah pula. Tabel 3. Available capacity 3 user (Kbps/subcarrier) User 1 2 3
Iterasi 1 186.453 168.288 155.416
Iterasi 2 185.941 168.058 155.092
Iterasi 3 183.830 167.114 153.757
Iterasi 4 180.129 165.459 151.416
Iterasi 5 177.295 164.192 149.624
Iterasi 6 173.538 162.512 147.248
D. Alokasi Sumber Daya 3 User Alokasi sumber daya yang dilakukan berdasarkan trafik yang digunakan dan available capacity. User dengan trafik Streaming akan berjumlah tetap dan akan dilihat dampaknya pada total rate user dengan trafik Elastic. Trafik Streaming yang digunakan adalah trafik video dan trafik Elastic yang digunakan adalah trafik FTP.
Gambar 5. CCDF redaman hujan 3 user Dari gambar 5 diatas, dapat disimpulkan bahwa kisaran redaman hujan yang dialami sistem adalah antara 0 dB – 176 dB dengan link 3 atau lintasan user 3 berada paling jauh dari BTS. Nilai redaman hujan yang diperoleh beserta dengan nilai SNRcs yang didapatkan melalui link [8] akan manjadi masukan untuk perhitungan SNR rain seperti pada tabel 2. Pada tabel tersebut dapat dilihat bahwa nilai SNR rain beragam sesuai dengan posisi tiap user dalam sel.
a. 1 User Trafik Video dan 2 User Trafik FTP Alokasi sumber daya dengan 1 user trafik video dan 2 user trafik FTP dapat dilihat pada gambar 7. Sedangkan total rate serta jumlah user pada user dengan trafik video dan FTP dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 2. SNR rain untuk 3 user User 1 2 3
Iterasi 1 70.1600 63.3245 58.4812
Iterasi 2 69.9671 63.2383 58.3593
Iterasi 3 69.1728 62.8830 57.8569
Iterasi 4 67.7800 62.2601 56.9760
Iterasi 5 66.7137 61.7833 56.3016
Iterasi 6 65.3001 61.1511 55.4076
C. Available Capacity 3 User Setelah memodelkan posisi user dan mendapatkan nilai SNR rain yang mengalami redaman hujan dari data intensitas curah hujan serta data arah dan kecepatan arah angin maka selanjutnya nilai available capacity dapat dicari untuk tiap user. Dari data SNR rain yang diperoleh maka dengan menggunakan persamaan 1, available capacity didapatkan seperti pada gambar 6.
Gambar 7. Ilustrasi alokasi sumber daya 1 user video dan 2 user FTP
4
Tabel 4. Alokasi sumber daya 1 user video dan 2 user FTP User Trafik Σ Subcarrier Total Rate (Kbps) 1 Video 62 1.46E+03 2 FTP 1 1 13.4608 3 FTP 2 1 1.4720
dan 2 user. Dapat dilihat bahwa seiring pertambahan jumlah user dengan trafik Streaming maka total rate user dengan trafik FTP akan berkurang.
Dari tabel 4 dapat dilihat bahwa user yang menggunakan trafik jenis video diberikan alokasi subcarrier yang lebih banyak karena delay yang dimiliki sangat ketat. b. 2 User Trafik Video dan 1 User Trafik FTP Jenis trafik yang digunakan diubah. Jumlah user yang menggunakan jenis trafik video adalah dua user sedangkan jumlah user yang menggunakan jenis trafik FTP adalah sisanya yaitu satu user. Hasil alokasi sumber daya dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 9. Total rate user dengan trafik FTP V. KESIMPULAN Pada data hasil perhitungan nilai redaman hujan pada bulan Januari – Mei 2010, nilai available capacity yang didapatkan dengan menggunakan daya 50 W memiliki nilai terendah 44.378 kbps dan tertinggi 186.453 kbps. Dari nilai available capacity tersebut dapat dilihat bahwa dari hasil perhitungan, kapasitas kanal yang tersedia memiliki nilai yang bervariasi pada setiap lintasan yang disebabkan oleh pergerakan hujan dan posisi user terhadap BTS di dalam sel. Dari hasil pengalokasian sumber daya yang dilakukan untuk jumlah 3, 4, 5, 6, 7 user, didapatkan bahwa total throughput terbesar dengan menggunakan alokasi ini adalah 1.699 Mbps dan total terendahnya 1.434 Mbps. Sehingga, dengan melakukan alokasi sumber daya lintas lapisan ini, kapasitas pada sistem dapat digunakan dengan optimal. Didapatkan pula, dengan naiknya jumlah user dengan trafik Streaming maka total rate pada user Elastic akan menurun. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terjadi hubungan tradeoff antara user yang menggunakan trafik Streaming dengan user yang menggunakan trafik Elastic.
Gambar 8. Ilustrasi alokasi sumber daya 2 user video dan 1 user FTP Sesuai alokasi yang telah dilakukan maka setiap user mendapatkan total rate seperti pada tabel 5. Untuk memenuhi fairness dalam layanan, maka user FTP harus dilayani meskipun memiliki rate yang rendah. Jika pada user dengan trafik FTP waktu tunggunya di buffer telah mendekati maksimal maka user tersebut harus segera dilayani agar selama pengalokasian tidak terjadi loss dalam sistem. Dapat terlihat dari total rate untuk user dengan trafik FTP adalah 13.460 Kbps, fairness pada sistem telah terpenuhi karena semua user telah terlayani.
DAFTAR PUSTAKA [1] Nader Mokari, Mohammed R. Javan, dan Keivan Navaie (2010), ―Cross-Layer Resource Allocation in OFDMA Systems for Heterogeneous Traffic With Imperfect CSI,‖ IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 59, no. 2 hal. 1011-1017. [2] M. Tao, Y.-C. Liang, dan F. Zhang (2008), ―Resource Allocation for Delay Differentiated Traffic in Multiuser OFDM Systems,‖ IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 7, no. 6, hal. 2190–2201. [3] Wonjong Rhee dan John M. Chioffi (2010). ―Increase in Capacity of Multi-user OFDM System Using Dynamic Subcarrier Allocation,‖ Proc. IEEE Veh. Technol. Conf, vol. 2, hal. 1085–1089. [4] D. S. W. Hui, V. K. N. Lau, dan W. H. Lam (2007), ―Cross-Layer Design for OFDMA Wireless Systems with Heterogeneous Delay Requirements,‖ IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 6, no. 8, hal. 2872– 2880.
Tabel 5. Alokasi sumber daya 2 user video dan 1 user FTP Σ User Trafik Total Rate (Kbps) Subcarrier Video 1 38 908.7089 1 Video 2 25 592.1282 2 FTP 1 13.4608 3 E. Total Rate User FTP Pada Sistem Berdasarkan simulasi dengan sistem 3, 4, 5, 6, dan 7 user, total rate user dengan trafik FTP pada sistem diplot dan didapatkan hasil seperti pada gambar 9. Pada simulasi tersebut, jumlah user dengan trafik Streaming diubah yaitu 1 5
[5] Sanam Sadr, Alagan Anpalagan dan Kaamran Raahemifar (2009), ―Radio Resource Allocation Algorithms for the Downlink of Multiuser OFDM Communication Systems,‖ IEEE communications surveys & tutorials, vol. 11, no. 3, hal. 92-106. [6] eybold. John S (2005), ―Introduction To RF Propagation,‖ New Jersey: John Wiley and Sons,Inc. [7] ahmudah, H. (2008). Prediksi Redaman Hujan Menggunakan Synthetic Storm Technique (SST). Tesis. ITS. [8] Chu. Chih Y., dan Chen. K. S. (2005), ―Effect of Rain Fading on Efficiency of Ka-Band LMDS System in The Taiwan Area,‖ IEEE Trans. On Vehicular Technology, Vol. 54. [9] Cristina Cornaniciu, Narayan B. Mandayarn, H. Vincent Poor (2005), ―Wireless Networks: Multiuser Detection in Cross-Layer Design,‖ Springer. [10] orvino Virgina, dan Tralli Velio (2009), ―Cross Layer Radio Resource Allocation for Multicarrier Air Interference in Multicell Multiuser Environment‖, IEEE Trans. Inform.Theory, vol. 58 no 4. [11] TU R P.838-3 (2005). Specific Attenuation Model for Rain for Use in Prediction Methods. [12] Endroyono, dan Hendrantoro, G (2009) ―Cross-layer Optimization Performance Evaluation of OFDM Broadband Network on Millimeter Wave Channels‖, WOCN, OpenConf Conference Management Sistem..
[13] S
P rasad, R (2004), ‖OFDM for wireless Communication System‖, Artech House,Inc, Boston, London.
[14] M aurentius Aditya dan Gamantyo (2010), “Peningkatan Kinerja Sistem LMDS dengan Metode Adaptive Coded Modulation Menggunakan Relay Decode and Forward di Bawah Pengaruh Redaman Hujan Tropis‖ Tugas Akhir, Jurusan Teknik Elektro, ITS, Surabaya. [15] arid Baskoro. Gamantyo. Endroyono. Evaluasi Kinerja Adaptive Resource Allocation (ARA) di Kanal Redaman Hujan Dibandingkan Dengan Simple Resource Allocation (SRA) dan Random Resource Allocation (RRA). Thesis, Jurusan Teknik Elektro, ITS, Surabaya. 2010 C RIWAYAT PENULIS Tiarlyna Patra Sarie Sihombing, lahir di kota Bandung, 25 Oktober 1990. Menyelesaikan pendidikan di SDN Randu Agung II Gresik, kemudian meneruskan I pendidikan di SMPN 12 Surabaya dan SMAN 16 Surabaya. Setelah menamatkan SMA pada tahun 2008, meneruskan studinya di Jurusan Teknik Elektro Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya jalur SPMB dan mengambil Bidang Studi Telekomunikasi Multimedia.
6
L
F
