dc.contributor.advisor | Fauzi, Rahmad | |
dc.contributor.author | Yolanda, Direstika | |
dc.date.accessioned | 2023-03-24T02:17:27Z | |
dc.date.available | 2023-03-24T02:17:27Z | |
dc.date.issued | 2013 | |
dc.identifier.uri | https://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/83351 | |
dc.description.abstract | Karakteristik kanal komunikasi yang tidak ideal menimbulkan distorsi pada sinyal informasi yang melewatinya. Distorsi tersebut dapat mengakibatkan kenaikan Symbol Error Rate (SER) data informasi hasil deteksi di sisi penerima. Pengaruh distorsi kanal pada sinyal informasi dapat dikurangi dengan penggunaan ekualizer kanal adaptif, khususnya untuk sistem telekomunikasi dengan karakteristik kanal yang tidak dapat ditentukan sebelumnya. Ekualizer kanal adaptif merupakan suatu filter dengan konstanta pengali pertahap yang dapat diatur secara adaptif sesuai karakteristik kanal. Salah satu metode pengaturan konstanta pengali tersebut adalah dengan algoritma ekualizer SATO dimana ekualizer ini mengurangi beban komputasi yang tinggi. Selain itu juga dianalisis kinerja dari sistem yang dipengaruhi oleh kanal Fading Rayleigh dan kanal AWGN serta jumlah bit yang ditransmisikan, iterasi step size, panjang filter dan SNR yang digunakan terhadap besar Symbol Error Rate (SER).
Tugas Akhir ini juga menyajikan analisis kinerja adaptif ekualizer, yang didasarkan pada pendekatan linier dari Ekualizer SATO. Dari analisis unjuk kerja pemodelan ekualizer ditemukan bahwa penggunaan ekualizer kanal adaptif dapat meningkatkan unjuk kerja dari suatu sistem telekomunikasi digital. Hal ini disebabkan karena efek distorsi ISI pada sinyal informasi yang sangat berpengaruh pada unjuk kerja sistem telekomunikasi digital dapat ditekan.
Dari hasil simulasi yang dilakukan diperoleh besarnya SER untuk sinyal yang dipengaruhi oleh AWGN dan Fading Rayleigh pada step size mulai dari 0.0001 sampai 0.032 maka nilai SER yang dihasilkan adalah 0.7001 sampai 0.7577. Untuk panjang filter (N) mulai 20 sampai 41 maka nilai SER yang dihasilkan adalah 0.7248 sampai 0.7832. Dan untuk SNR = 15 sampai 27 adalah 0.7456 sampai 0.7886. | en_US |
dc.language.iso | id | en_US |
dc.publisher | Universitas Sumatera Utara | en_US |
dc.subject | Symbol Error Rate (SER) | en_US |
dc.subject | SATO | en_US |
dc.title | Analisis unjuk Kerja Ekualizer Kanal Adaptif dengan Menggunakan Algoritma Sato | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
dc.identifier.nim | NIM100422012 | |
dc.identifier.nidn | NIDN0024046903 | |
dc.identifier.kodeprodi | KODEPRODI20201#Teknik Elektro | |
dc.description.pages | 59 Halaman | en_US |
dc.description.type | Skripsi Sarjana | en_US |