Modul 7 EE 4712 Sistem Komunikasi Bergerak Prediksi Redaman Propagasi Oleh : Nachwan Mufti A, ST 7. Prediksi Redaman Propagasi

Modul 7 EE 4712 Sistem Komunikasi Bergerak

Prediksi Redaman Propagasi Oleh : Nachwan Mufti A, ST

7. Prediksi Redaman Propagasi

1

Organisasi Modul 6 Prediksi Redaman Propagasi • A. Pendahuluan

page 3

• B. Pemodelan Kanal Propagasi

page 8

• C. Paradigma Pengukuran Pathloss

page 11

• D. Theoritical Prediction Model

page 17

• E. Area to Area Prediction Model

page 20

• F. Prediksi Redaman Point to Point

page 33

• G. Prediksi Redaman Mikrosel

page 39


2

A. Pendahuluan Sekapur Sirih ... Dasar dari propagasi gelombang elektromagnetika sudah pernah kita pelajari pada matakuliah Medan Elektromagnetika II dalam bab Gelombang Datar. Sebagaimana kita ketahui bahwa mode gelombang ketika merambat di udara adalah mode TEM (Transverse Electromagnetic) yang berarti arah vektor medan listrik tegaklurus dengan arah vektor medan magnet, dan keduanya tegak lurus terhadap arah perambatan gelombang . Dalam matakuliah kita kali ini, kita akan mempelajari lebih jauh fenomena perambatan perambatan gelombang elektromagnetik di udara dengan titik berat adalah redaman propagasi yang merupakan selisih rata-rata antara daya kirim dan daya terima.

E P

H

Fluktuasi daya terima akan dibahas pada modul selanjutnya ! 7. Prediksi Redaman Propagasi

3

A. Pendahuluan Spektrum Frekuensi... HF

30 MHz

UHF

VHF

300 MHz


SHF

3000 MHz

Sinyal gelombang radio, cahaya, gelombang radio, sinar X maupun sinar gamma adalah contoh-contoh dari gelombang elektromagnetik. Pada tiap kasus di atas, energi merambat dalam bentuk gelombang elektromagnetik. Panjang gelombang dari gelombang-gelombang di atas adalah berbeda serta akan memiliki sifat-sifat fisis yang berbeda dalam perilakunya terhadap frekuensi. Penggunaan dari gelombang akhirnya juga akan berbeda (untuk sistem komunikasi yang berbeda)

4

A. Pendahuluan Pembagian Spektrum Frekuensi... Pembagian spektrum frekuensi didasarkan pada panjang gelombang-nya, dan digunakan untuk berbagai jenis komunikasi yang berbeda Frekuensi 30 - 300 Hz

 10 1 Mm

300 - 3000 Hz 3 - 30 kHz 30 - 300 kHz 300 - 3000 kHz 3 - 30 MHz 30 - 300 MHz 300 - 3000 MHz 3 - 30 GHz 30 - 300 GHz

1 Mm - 100 km 100 -10 km 10 - 1 km 1 km - 100 m 100 - 10 m 10 - 1 m 1 m - 10 cm 10 - 1 cm 1 cm - 1 mm

300 - 3000 GHz

1mm - 100 m


300  f (MHz )

Band ELF (extremely low frequency) SLF (Super Low Frequency) VLF (very low frequency) LF (low frequency) MF (medium frequency) HF (high frequency) VHF (very high frequency) UHF (ultra high frequency) SHF (super high frequency) EHF (extremely high frequency)

5

A. Pendahuluan

Band Name... Nama umum yang juga sering digunakan ...

Band Name Frequency L band S band C band X band Ku band K band Ka band


1 - 2 GHz 2 - 4 GHz 4 – 8 GHz 8 – 12 GHz 12 – 18 GHz 18 – 27 GHz 27 – 40 GHz

6

A. Pendahuluan

Spektrum Frekuensi dan Media Transmisi...


7

B. Pemodelan Kanal Propagasi Pemodelan kanal propagasi tergantung kepada ... • ‘Benda-benda’ diantara pengirim dan penerima Obstacle / penghalang, bentuk obstacle (runcing/landai), ion-ion, partikel-partikel, dll

• Frekuensi gelombang EM dan bandwidth informasi yang dikirimkan Frekuensi dan bandwidth informasi mempengaruhi ‘perlakuan’ kanal propagasi terhadap sinyal yang dikirimkan

• Gerakan pengirim dan/atau penerima Pengaruh Efek Doppler terhadap penerimaan

Pembicaraan tentang karakteristik kanal propagasi akan meliputi 2 hal, yaitu :

• Redaman propagasi Selisih (rata-rata) antara daya pancar dan daya terima • Fading 7. Prediksi Redaman Propagasi

Fluktuasi daya di penerima 8

B. Pemodelan Kanal Propagasi Message Input

Sinyal input

TI

Message output

Tx

Transducer Input

Pemancar

TO Transducer Output

Rx


Sinyal yang ditransmisikan

Kanal komunikasi

Penerima

Redaman, distorsi, derau, interferensi ( tergantung karakteristik kanal ybs )  UNCONTROLLED ! 9

B. Pemodelan Kanal Propagasi

Contoh Model...

Lokasi 1

: Sinyal langsung mendominasi penerimaan, sinyal langsung (free space) cukup besar dibandingkan sinyal pantulan tanah. Contoh : pada mikrosellular

Lokasi 2

: Sinyal terima dimodelkan sebagai jumlah sinyal langsung dan sinyal terima, karena sinyal pantulan cukup signifikan besarnya. Contoh : Pada sistem selular (Plane Earth Propagation Model)

Lokasi 3

: Plane Earth Propagation Model dikoreksi karena adanya difraksi pepohonan

Lokasi 4 Lokasi 5

: Path loss diestimasi dengan model difraksi sederhana : Path loss cukup sulit diprediksi karena adanya multiple diffraction


10

C. Paradigma Pengukuran Pathloss Pengukuran Pathloss • Hasil pengukuran sinyal dapat sebagai berikut : 2 wavelength

• Range jarak pengukuran optimal umumnya pada sekitar 2  karena jika jaraknya terlalu dekat  mungkin tidak memberikan harga ratarata (mean value), sedangkan jika range jarak pengukuran terlalu jauh  hasil akan keluar dari nilai large scale real-nya ( nilai  mungkin sudah berubah ) • Jumlah sample pengukuran adalah > 36 sample untuk mendapatkan interval tingkat keyakinan 90% 7. Prediksi Redaman Propagasi

11

C. Paradigma Pengukuran Pathloss

Metoda Pengukuran dgn Regresi • Pilih beberapa lokasi berjarak d1 dan lakukan pengukuran path loss

d1

d2 d3

• Ulangi unttuk d2 and d3 , dst

Cell site (Tx)

• Plot nilai mean pathloss sebagai fungsi jarak • See next page 7. Prediksi Redaman Propagasi

12

C. Paradigma Pengukuran Pathloss Pengukuran Pathloss • Hasil pengukuran sinyal dapat sebagai berikut : 2 wavelength

• Range jarak pengukuran optimal umumnya pada sekitar 2  karena jika jaraknya terlalu dekat  mungkin tidak memberikan harga rata-rata (mean value), sedangkan jika range jarak pengukuran terlalu jauh  mungkin akan keluar dari nilai large scale realnya ( nilai  mungkin sudah berubah) • Jumlah sample pengukuran adalah > 36 sample untuk mendapatkan interval tingkat keyakinan 90% 7. Prediksi Redaman Propagasi

13

C. Paradigma Pengukuran Pathloss Mendapatkan Mean dan Standar Deviasi


85

79 75

x x

Path loss [dB]

• Pengukuran biasa dilakukan untuk beberapa tipe daerah: Urban, suburban, dan open area • Catat bahwa pengukuran pada radius konstan dari BTS dapat menghasilkan pathloss yang berbeda • Dengan regresi linear kita bisa mendapatkan trend mean pathloss dan standar deviasi disekitar nilai rata-rata • Contoh untuk urban : path loss  Slope = 33.2 dB/decade and  Std dev. = 7 dB

x

urban

o

x

x

o

x

o

x o

o

o o o

o o

o

suburban o

o

x x

o

o

x x

x

o o

x

x

x

x

#

#

#

#

#

open #

#

3

4

6

Distance d [km]

14

C. Paradigma Pengukuran Pathloss Aplikasi dalam prediksi cakupan • Contoh misalkan untuk jarak d2 = 4 km (lihat halaman sebelumnya untuk daerah urban) • Misal path loss pada 4 km adalah 79 dB. • Pathloss ini didesain untuk suatu nilai rata-rata dengan tingkat keyakinan 50 % • Dengan STDev untuk urban adalah 7 dB, Maka, untuk mendapatkan tingkat keyakinan (confidence level) 84 % (1) membutuhkan margin 7 dB , dan untuk tingkat keyakinan 97.7 % (2) membutuhkan margin 14 dB 7. Prediksi Redaman Propagasi

d1

d2

d3

Cell site (Tx)

Akan dijelaskan lebih lanjut bagian prediksi cakupan !! 15

C. Paradigma Pengukuran Pathloss Contoh : Hasil pengukuran pathloss pada kota-kota di Jerman. Dari data disamping didapatkan : mean pathloss eksponen = 2,7 dan  = 11,8


16

D. Theoretical Prediction Model Free Space Propagation Model Luas bola =

4pD 2

Pada free space propagation model, diasumsikan menggunakan antena hypothetical berupa antena isotropis yang menjadi sumber titik, dengan satu buah gelombang langsung.

PT

Daya dari sumber isotropis akan terbagi merata pada permukaan bola. Sedemikian power flux density (PFD) pada kulit bola dinyatakan :

Sumber isotropis

PT PFD  4pD 2 PR  PFD  A ER

PT 2 PT    4pD 2 4p 4pD





2



PT  4pD  FSL   PR   

2

FSL = 32,45 + 20 log f (MHz) + 20 log d(km) 7. Prediksi Redaman Propagasi

17

D. Theoretical Prediction Model

Plane Earth Propagation Model Ground Reflection (2-rays) Model Pt

Pr Pr

h1 1

a

2

d

h h   1 2  Po.  2  d   

2 

h2

Lp

   d2    h h    1 2

2

Po    d2    h h    1 2

2

Lp  d4  40 log d Lp = 120 + 40 log d(km) – 20 log h1 – 20 log h2 7. Prediksi Redaman Propagasi

18

D. Theoretical Prediction Model

Analytical Model Model yang sering digunakan untuk analisis dalam komunikasi bergerak ditunjukkan dalam formula di bawah ini. Formula tersebut diturunkan dari Plane Earth Propagation Model dengan memasukkan komponen fading lognormal.

R PR   NR 0 ,    10  log  x R0

Dimana, P(R) = Loss pada jarak R, relatif terhadap loss pada jarak R0  = mean pathloss exponent  = standard deviasi, secara tipikal = 8dB N(R0 ,) = pathloss referensi pada jarak R0 x = komponen fading lognormal

Pada lingkungan komunikasi bergerak, tipikalnya  berkisar antara 2 - 5. Untuk  = 4 seperti pada kasus plane earth propagation model, daya sinyal akan teredam 40 dB jika jarak meningkat 10 kali dari jarak referensi R0 (40 dB/decade). Bentuk persamaan diatas juga menampilkan variasi pathloss di atas atau dibawah average pathloss-nya. x adalah menyatakan komponen fading lognormal yang rataratanya = 0, sedangkan standar deviasi-nya kira-kira sebesar 8 dB. 7. Prediksi Redaman Propagasi

19

E. Area to Area Prediction Model Area to area prediction model umumnya adalah model prediksi empirik yang mendasarkan rumusannya dari hasil pengukuran. Hasil yang didapatkan umumnya akan diklasifikasikan kepada kategorikategori wilayah yang memiliki slope redaman yang berbeda-beda. Secara umum klasifikasi area adalah sebagai berikut : 1. Daerah terbuka ( Open Land ) Daerah belum berkembang atau hanya sebagian kecil dari daerah sudah berkembang, populasi penduduk masih sedikit 2. Daerah terbuka industri ( Industrialized Open Land ) Daerah sudah berkembang , daerah pertanian skala besar, dengan industri yang terbatas 3. Daerah pedesaan ( Suburban Area ) Gabungan antara daerah pemukiman penduduk dengan sejumlah kecil industri 4. Kota kecil sampai menengah ( Small to Medium City ) Populasi pemukiman pendduk cukup rapat , jumlah bangunan juga cukup banyak dengan ketinggian menengah, industri berkembang 5. Kota besar ( Larged Sized City ) Daerah pemukiman sangat rapat, daerah perkantoran dengan gedung-gedung tinggi pencakar langit, industri sangat berkembang


20

E. Area to Area Prediction Model

Lee’s Prediction Model

ro = 1mil = 1,6 km

Pr = Pro =  n

= =

o =

r

Dalam persamaan linear,  n

Pr

Pro

r  f  Pr  Pro .   .   .o  ro   f o 

Dalam persamaan logaritmik (dB),

r  f  Pr  Pro   .10 log   n.10 log   o  ro   fo  Daya terima pada jarak r dari transmitter. Daya terima pada jarak ro = 1 mil dari transmitter. Slope / kemiringan Path Loss Faktor koreksi, digunakan apabila ada perbedaan frekuensi antara kondisi saat eksperimen dengan kondisi sebenarnya. Faktor koreksi, digunakan apabila ada perbedaan keadaan antara kondisi saat eksperimen dengan kondisi sebenarnya.


Kondisi saat eksperimen dilakukan, 1. Operating Frequency = 900 MHz. 2. RBS antenna = 30.48 m 3. MS antenna = 3 m 4. RF Tx Power = 10 watt 5. RBS antenna Gain = 6 dB over dipole l/2. 6. MS antenna Gain = 0 dB over dipole l/2. 21

E. Area to Area Prediction Model Lee’s Prediction Model ao = faktor koreksi

Pro and  didapat dari data hasil percobaan

o = 1 . 2 . 3 . 4 . 5

in urban area (Philadelphia), in free space, Pro = 10-4.5 mWatts Pro = 10-7 mWatts g = 3.68 g =2 in an open area, Pro = 10-4.9 mWatts g = 4.35

2

 tinggi antenna mobile unit riil (m)    2   3 (m)  

in urban area (Tokyo), Pro = 10-8.4 mWatts g = 3.05

in sub urban area, Pro = 10-6.17 mWatts g = 3.84

 tinggi antena base station riil (m)    1   30 . 48 (m)  

v

 daya pemancar riil (watts)   10 (watts)  

 3  

 gain antena base station riil tdh antena dipole  2   4  

4  

 gain antena mobile unit riil thd. antena dipole  2   1  

 54   7. Prediksi Redaman Propagasi

22

E. Area to Area Prediction Model Lee’s Prediction Model n diperoleh dari percobaan / empiris

20dB / dec  n  30dB / dec

Correction factor to determine v in a2

v = 2, for new mobile-unit antenna heigh > 10 m

Harga n diperoleh dari hasil percobaan yang dilakukan oleh Okumura dan Young Berdasarkan eksperimen oleh Okumura n=30 dB/dec untuk Urban Area.

v = 1, for new mobile-unit antenna heigh < 3 m

Berdasarkan eksperimen oleh Young n=20 dB/dec untuk Sub.Urban Area atau Open Area n hanya berlaku untuk frekuensi operasi 30 sd. 2,000 MHz


23

E. Area to Area Prediction Model Lee’s Prediction Model 82

-50 Open Area (P

72

-70 Signal strength in dBm

Signal strength in dB(mikroVolt)

62

42

- 45

dBm ,

-60 Op en Ar ea (

52

o=

Su bu rba n( Ph ila de lph ia

-80

(P

-90

32

-100

22

-110

12

-120

o=

Po

Po

=

=

-4 9

-6 1.7

Ne wa rk -7 0

dB m

,

(P

=3 6.8

dB m

,

dB m

o=

=4 3.5

 =2 0 dB /dec )

dB /

de c)

,

-6 4

=3 8.4

dB m

dB /de c)

,

dB /

de c)

=4 3.1

dB /de To c) kyo , J Ne apa w n ( Yo Po rk = Ci 84 ty dB m, (P  = o = 30. -7 5d 7d B/d ec Bm ) , =4 8d B/ de c)

1


2

3

4

Jarak dalam mil

5

6

7 8

9 10

24

E. Area to Area Prediction Model Lee’s Pathloss Formula Untuk Berbagai Jenis Kondisi Lingkungan area 1

r2 ro = 1mil = 1,6 km

r

Pro

1

Pr

area 1

2

area 2

r1

r1

1.6 km

 r1  Pr  Pro .   ro  persamaan umum,

 1

r .   r1 

 2

 r1  Pr  Pro .   ro 


area 2

 f .  fo

 1

r

r2

n

  . o 

 r2  .   r1 

 2

o = 1 . 2 . 3 . 4 . 5

 r   . ... .  rN1 

 N

 f .  fo

n

  . o  25


Okumura-Hata Prediction Model Kelebihan : mudah digunakan ( langsung dimasukkan pada rumus jadi ) Kekurangan: tidak ada parameter eksak yang tegas antara daerah kota, daerah suburban, maupun daerah terbuka  Daerah kota Lu = 69,55+26,16log fC –13,83log hT – a(hR)+[44,9 – 6,55 log hT ] log d Dimana , 150  fC  1500 MHz 30  hT  200 m 1  d  20 km a(hR) adalah faktor koreksi antenna mobile yang nilainya adalah sebagai berikut :

• Untuk kota kecil dan menengah,

a(hR) = (1,1 log fC – 0,7 )hR – (1,56 log fC – 0,8 ) dB

dimana, 1  hR  10 m • Untuk kota besar,

a(hR) = 8,29 (log 1,54hR )2 – 1,1 dB fC  300 MHz a(hR) = 3,2 (log 11,75hR )2 – 4,97 dB fC > 300 MHz 7. Prediksi Redaman Propagasi

26

E. Area to Area Prediction Model Okumura-Hata Prediction Model  Daerah Suburban

  f 2  C L su  L u  2log   5,4   28    Daerah Open Area

L o  L u  4,78 (log fc ) 2  18,33 log fc  40,94


27


COST-231 ( PCS Extension Hata Model) Merupakan formula pengembangan rumus Okumura Hata untuk frekuensi PCS ( 2GHz)

Lu  46,3  33,9 (logfc )  13,82 loghT  a(hR )  (44,9  6,55loghT )logd  CM dimana , 1500  fC  2000 MHz 30  hT  200 m 1  d  20 km a(hR) adalah faktor koreksi antena mobile yang nilainya sebagai berikut : • Untuk kota kecil dan menengah, a(hR) = (1,1 log fC – 0,7 )hR – (1,56 log fC – 0,8 ) dB dimana, 1  hR  10 m • Untuk kota besar, a(hR) = 8,29 (log 1,54hR )2 – 1,1 dB fC  300 MHz a(hR) = 3,2 (log 11,75hR )2 – 4,97 dB fC  300 MHz

dan,

0 dB

untuk kota menengah dan kota suburban

3 dB

untuk pusat kota metropolitan

CM = 7. Prediksi Redaman Propagasi

28


COST231 Walfish Ikegami Model Cost231 Walfish Ikegami Model digunakan untuk estimasi pathloss untuk lingkungan urban untuk range frekuensi seluler 800 hingga 2000 MHz.

Wallfisch/Ikegami model terdiri dari 3 komponen : • Free Space Loss (Lf) • Roof to street diffraction and scatter loss (LRTS) • Multiscreen loss (Lms)

LC =

Lf + LRTS + Lms Lf ; untuk LRTS + Lms < 0

• Lf = 32.4 + 20 log10 R + 20 log10 fc

dimana R (km); fc (MHz)

• LRTS = -16.9 + 10 log10 W + 20 log10 fc + 20 log10 hm + L

di mana L =

-10 + 0.354 2.5 + 0.075( - 35) 4.0 – 0.114( - 55)


; 0 <  < 35 ; 35 <  < 55 ; 55 <  < 90 29

E. Area to Area Prediction Model COST231 Walfish Ikegami Model • Lms = Lbsh + ka + kd log10 R + kf log10 fc - 9 log10 b dimana Lbsh =

ka =

-18 + log10 (1 + hm )  54 54 + 0.8hb 54 + 0.8 hb . R

; hb < hr ; hb > hr

; hb > hr ; d > 500 m hb < hr ; 55 <  < 90

Catatan : Lsh dan ka meningkatkan path loss untuk hb yang lebih rendah.

kd =

18 18 – 15 (hb/hr )

; hb > hr ; hb < hr

4 + 0.7 (fc/925 - 1

; Untuk kota ukuran sedang dan suburban dengan kerapatan pohon cukup moderat

4 + 1.5 (fc/925 - 1)

; Pusat kota metropolitan

kf =


30

E. Area to Area Prediction Model Diagram Parameter Building

Building MOBILE

 Incident Wave Building

Building

 = incident angle relative to street

R hb

hb

 hm hm

hr Mobile

GROUND

Cell site 7. Prediksi Redaman Propagasi

b

w 31


Quick Model The Quick Model (model cepat) digunakan untuk estimasi secara kasar redaman propagasi di suatu area. Model ini sederhana dan langsung melakukan perhitungan dari jarak yang diketahui. Umumnya digunakan ekspeditor untuk perhitungan kasar. Hasil yang didapat antara 3-5 dB lebih kecil dari hasil perhitungan Okumura-Hata

LP = 121 + 36 log d (km) LP = 130 + 40 log d (km)


32

F. Prediksi Redaman Point to Point • Setelah dilakukan prediksi redaman area to area, yang dimaksudkan sebagai prediksi kasar kondisi redaman lintasan, baru kemudian dilakukan prediksi redaman point to point yang bertujuan untuk meningkatkan akurasinya. • Model prediksi area to area akan memberikan akurasi prediksi dengan standar deviasi  8 dB. Artinya : data aktual pathloss akan bervariasi  8 dB dari nilai yang diprediksikan oleh hasil perhitungan. Dengan perhitungan point to point akurasi yang dapat diharapkan adalah memiliki standar deviasi + 3 dB. • Pada prediksi point to point, diperlukan gambar penampang kontur wilayah pelayanan yang bisa diperoleh dari peta kontur bumi. Ditarik garis lurus lintasan antara dua titik pada peta. Selanjutnya perbedaan ketinggian bisa dilihat dari garis-garis kontur yang ada dalam peta. • Kasus yang umum terjadi adalah timbulnya Loss difraksi pada daerah yang berbukit-bukit. Loss difraksi tersebut ditambahkan pada redaman kontur datar / flat pada model prediksi area to area, yang sudah dibahas dalam materi sebelumnya 7. Prediksi Redaman Propagasi

33

F. Prediksi Redaman Point to Point Redaman difraksi akibat penghalang tajam dapat dicari dengan terlebih dahulu menghitung parameter v, sebagai berikut :

hp

v  h p r1

r2

r1 = jarak dari penghalang ke base station r2 = jarak dari penghalang ke mobile station hp = tinggi penghalang knife edge  = panjang gelombang

21 1       r1 r2 

 L = 0 dB

1
 L = 20 log ( 0,5 + 0,62 v )

0


0,95v  L  20log 0,5.e





2  L  20log 0,4 - 0,1184 - (0,1v  0,38)

Kemudian, baru dihitung Redaman Difraksi dengan rumus di samping ini : 7. Prediksi Redaman Propagasi

 0,225  L  20log  - v 

-1 < v < 0



-2,4 < v < -1 v < -2,4

34

F. Prediksi Redaman Point to Point 1,2 above line of sight 0,83

1,1

0

0,9

- 0,9 observed curve

0,8

- 1,95

0,7

-3

0,6

- 4,5

0,5 -6

Redaman difraksi dapat juga dilihat dari grafik Fresnel-Kirchoff di samping ini :

-6 L= magnitude of relative strength with respect to the non-obstruction signal in that area

-8 -10,5 L ( dB)

L ( dB)

1,0

0,4 0,3

-14

0,2

-20

0,1

L ( skala linear )

L ( skala linear )

theoretical curve

-27 -5

-4

-3

-2

-1

0

1


2

3

4

0

35

F. Prediksi Redaman Point to Point Menghitung hp

h1d 2  h 2d1 t d 2  d1

hp h1

tp t h2

d1

Double Edge Knife Diffraction


hp = tp – t

d2

hp1 hp2

hp3

36

F. Prediksi Redaman Point to Point Contoh : h1 = 50 m

hp1 = 30 m hp2 = 15 m h2 = 2 m

r1 = 1 km

r1' = 1,5 km

r2' r2

4,5 km


Berdasarkan parameterparameter yang diberikan pada gambar berikut, hitunglah kelebihan redaman akibat double knife diffraction pada frekuensi 850 MHz dengan metoda yang sudah diberikan !

37

F. Prediksi Redaman Point to Point

Jawab : Penghalang pertama,

v  hp1

2 1 1     2,56 λ  r1 r2 

Selanjutnya dengan melihat grafik Fresnel -Kirchoff ...

Penghalang kedua,

v'  hp2

21 1     1,219 λ  r1 ' r2 ' 

Selanjutnya dengan melihat grafik Fresnel -Kirchoff ...

L1 = 21,1 dB

L2 = 14,7 dB

L total = L1 + L2 = 35,9 dB


38

G. Prediksi Redaman Mikrosel 120 6 Meter Antenna Height 10 Meter Antenna Height 110

Mean Path Loss (dB)

100 14 r 90

80 12 r

70

Batas Line Of Sight

60

50 10

100 Jarak mikrosel (meter)


Pada mikrosel, terdapat cukup banyak komponen gelombang lintasan langsung-nya (LOS). Sehingga Mean Path Loss pada mikrosel akan berbanding terbalik dengan kuadrat jarak . Pada jarak sekitar 200 – 400 m, terdapat patahan kurva, sehingga kemudian Mean Path Loss akan berbanding terbalik dengan jarak pangkat empat ( Plane Earth Propagation Model ).

1000

Kondisi khusus ini memaksa kita untuk melakukan beberapa validasi dalam perhitungan C/I (carrier to interference). Jika dalam sistem makrosel biasa dilakukan C/I sampai rantai pertama saja, maka dalam mikrosel kita perlu menguji perhitungan kita sampai rantai kedua, bahkan ketiga, tergantung dari kondisi daaerah pelayanan 39

G. Prediksi Redaman Mikrosel

Lee’s Microcell Prediction Model Lee model untuk mikrosel memprediksi redaman propagasi berdasarkan dimensi ‘ketebalan’ bangunan total yang ditembus gelombang dari pengirim ke penerima. Hal ini disebabkan karena dari hasil pengukuran , ternyata didapatkan keterkaitan yang cukup erat antara dimensi total ketebalan bangunan dengan kuat sinyal yang diterima. Pada sisi lain, ternyata ketinggian bangunan penghalang tidak cukup penting dalam prediksi redaman mikrosel.

Dua kondisi yang dibandingkan Lee untuk menformulasikan prediksi redaman mikrosel adalah :  Kondisi Line Of Sight Jika gelombang tidak terhalang ketebalan bangunan sama sekali, daya yang diterima pada jarak dA adalah PLOS Kondisi Out Of Sight Jika gelombang terhalang bangunan setebal B (feet), daya yang diterima pada jarak dA adalah POS


40

G. Prediksi Redaman Mikrosel Langkah-langkah yang dilakukan Lee adalah : 1. Menghitung ketebalan bangunan total yang dilalui gelombang. Contoh : B = a + b + c , seperti yang tampak pada gambar di bawah 2. Mengukur / menghitung kuat sinyal ( PLOS ) pada kondisi Line Of Sight 3. Mengukur kuat sinyal pada kondisi Out Of Sight ( POS ) 4. Local Mean dari kuat sinyal pada titik A adalah POS . Jarak dari base station ke mobile station adalah dA , Ketebalan bangunan yang menghalangi sinyal adalah B = a + b + c 5. Didefinisikan redaman tambahan B akibat penghalang berupa ketebalan bangunan ( blockage length )

B ( B = a+b+c ) = PLOS (d = dA) - POS

cell site

c

b a dA A

B=a+b+c


41

G. Prediksi Redaman Mikrosel Lee melakukan pengukuran di Irvine California untuk 2 macam kondisi di atas, yang hasilnya tampak pada grafik di bawah.  Kurva (a) menunjukkan PLOS yang terukur sebagai fungsi dari jarak base station ke titik A  Kurva (b) menunjukkan B yang terukur sebagai fungsi dari ketebalan bangunan ( building blockage ) yang di tembus gelombang ERP = 1 W, Antenna height = 20 feet 0 (a)

Signal Strength (dBm)

-20 -40 -60

(b) -80 -100 -120 1000

2000

3000

4000

5000

Jarak (dA ) / panjang blockage (B) dalam feet


42

G. Prediksi Redaman Mikrosel 12

Selanjutnya dilihat juga pengaruh dari tinggi antena base station terhadap penerimaan sinyal. Didapatkan kenyataan bahwa penambahan tinggi antena 2 kali lipat akan memberikan gain penerimaan sebesar 9 dB ( Gain = 9 dB/oct = 30 dB / decade ), seperti gambar di samping.

8

dB

/o

ct

6

4

9

Gain (dB) karena koreksi tinggi antenna

10

2

0 Tinggi Antenna 20'

30'


40'

43

G. Prediksi Redaman Mikrosel Dari 2 grafik sebelumnya, dapat diformulasikan prediksi daya terima untuk mikrosel sebagai berikut : PLOS

ht d  30log = Pt  77 dB  21,5log 100' 20'

100’ < d < 200’

ht d  30log = Pt  83,5 dB  14log 200' 20'

200’ < d < 1000’

ht d P  93,3 dB  36,5log  30log = t 1000' 20'

1000’ < d < 5000’

Catatan : Untuk d > 5000 feet harus menggunakan metoda prediksi untuk makrosel


44

G. Prediksi Redaman Mikrosel Sedangkan B , diformulasikan sebagai berikut : B

=0

1’ < B

 B  1  0,5log   = 10'  

1’ < B < 25’

 B  1,2  12,5log   =  25' 

25’ < B < 600’

 B  17,95  3log   =  600' 

600’ < B < 3000’

= 20 dB

3000’ < B

Sehingga, daya terima dapat dituliskan sebagai berikut :

Pr  PLOS   B 7. Prediksi Redaman Propagasi

45

Modul 7 EE 4712 Sistem Komunikasi Bergerak Prediksi Redaman Propagasi Oleh : Nachwan Mufti A, ST 7. Prediksi Redaman Propagasi

Recommend Documents