Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sistem Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) merupakan sistem dengan multi antena yang relatif baru dikembangkan dan menjanjikan kekebalan yang lebih kuat dengan teknik Space-Time Coding. Skema adaptive beamforming dari system smart antenna dapat dipadukan dengan sistem diversitas MIMO Space-Time Block Coding (STBC) untuk meningkatkan kekebalan sistem lebih tinggi lagi untuk lingkungan multi-user dimana terdapat interferensi dengan resource radio yang sama. Skripsi ini memperlihatkan simulasi sistem MIMO-STBC sederhana, yang mengasumsikan adanya Channel State Information (CSI) sempurna, digabungkan dengan smart antenna algoritma referensi temporal untuk memperlihatkan peningkatan unjuk kerja sistem. Unjuk kerja sistem diberikan melalui simulasi menggunakan MATLAB dan dinyatakan oleh korespondensi bit error rate (BER) dengan Signal to Noise Ratio (SNR). Sistem diujikan untuk berbagai konfigurasi antena yaitu 2×2, 3×3, dan 4×4 dengan Orthogonal-STBC yang sesuai menggunakan skema modulasi single carrier sederhana M-ary phase shift keying (PSK) dan quadrature amplitude modulation (QAM) pada kanal Rayleigh. Hasil yang telah diperoleh menunjukkan bahwa teknik adaptive beamforming yang dimaksud merupakan teknik yang efektif dalam mengurangi masalah interferensi dalam lingkungan multi-user MIMO. Peningkatan unjuk kerja sistem oleh skema beamforming yang dicapai dari simulasi mencapai nilai sekitar 1 hingga 2 dB dari keadaan tanpa beamforming. Digabungkan dengan konsep diversitas STBC, system dapat menunjukkan peningkatan kinerja yang cukup signifikan. Hal ini ditunjukkan dengan penggunaan jumlah cabang MIMO yang semakin banyak akan meningkatkan unjuk kerja sistem.

---

Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) system is a relatively new system utilizing multiple antenna promising higher robustness with the Space-Time Coding technique. Adaptive beamforming scheme from the Smart Antenna System can be combined with the MIMO Space-Time Block Coding (STBC) diversity scheme to seek for even higher system robustness in multi-user environment where interferer exist using the same radio resource. This paper presents a simulation of a simple MIMO-STBC system assuming perfect channel state information (CSI) available combined with smart antenna system employing temporal-reference algorithm to seek for and then show improving performance. System performance is shown through simulation with MATLAB and is given by the correspondence of bit error rate (BER) with Signal to Noise Ratio (SNR). System is tested with several antenna configurations, i.e. 2×2, 3×3, and 4×4 employing appropriate Orthogonal-STBC using simple single carrier M-ary phase shift keying (PSK) and quadrature amplitude modulation (QAM) modulation scheme in Rayleigh fading channel. The result shows that the adaptive beamforming is indeed an effective technique for anticipating interference in MIMO multi-user environment. Performance improvement due to beamforming scheme from the simulation achieves up to about 1 to 2 dB from no-beamforming state. Combined with the STBC diversity concept, system is able to show significant performance improvement. It is shown also through the increasing number of MIMO branch employment that also improves the system performance respectively."

"Adaptive array atau adaptive beamforming adalah peningkatan dari teknik antenna yang menawarkan performa optimal dan memberikan keuntungan luar biasa untuk aplikasi bergerak. Sistem ini dipadukan dengan sistem diversitas MIMO space time block coding (STBC) serta sistem adaptive modulation and coding (AMC) untuk memperoleh keuntungan tersebut. Unjuk kerja sistem ditunjukkan melalui simulasi dengan MATLAB dan pengujian lapangan dengan parameter kualitas yakni ber, rssi, cinr dan throughput. Sistem diujikan dengan beberapa kondisi yang berhubungan dengan banyaknya user, jarak, modulasi dan coderate. Hasil dari pengujian tersebut menunjukkan sistem Adaptive beamforming sangat tahan terhadap lingkungan multipath, memiliki pengelolaan effisiensi ruang yang baik serta peningkatan kualitas sinyal melalui penolakan interferensi, effisiensi power, dan penguatan sinyal.

---

Optimum performance and absollutely, make more advantage for mobile application. This system be combined with MIMO space time block coding (STBC) diversity scheme and adaptive modulation coding (AMC) scheme to achieve this advantages. System performance is shown through simulation and trial test with quality parameter such as ber, rssi, cinr and throughput.

System is tested through several condition that related number of users, distance, modulation dan coderate. The result of test shown Adaptive beamforming scheme have higher robustness toward multipath environtment, have efficient managerial for space and improvement signal quality through anticipating interference, power efficiency, and signal amplication."

"Telekomunikasi selalu mengalami perkembangan yang pesat, baik dari sisi teknologi maupun jumlah penggunanya. Namun hal ini juga diikuti dengan permintaan kapasitas yang terus meningkat, sementara spectrum frekuensi yang tersedia juga terbatas. Untuk mengatasi masalah tersebut, smart antenna dengan menggunakan sistem beamforming mulai dikembangkan. Secara mendasar, terdapat dua tipe dari sistem smart antenna, yaitu switched beam dan adaptive array. Sistem switch beam telah banyak dikembangkan karena dalam impelementasinya sederhana dan lebih ekonomis dibandingkan sistem adaptive array. Tidak seperti sistem adaptive array, sistem switch beam hanya terdiri dari beberapa elemen peradiasi, jaringan pembentuk beam, dan RF switch sementara sistem adaptive array membutuhkan operasi dan pemrosesan sinyal yang lebih rumit.Fokus skripsi ini adalah pada perancangan algoritma untuk sistem pengendali beamforming. Microcontroller diprogram untuk mengendalikan rangkaian switching yang terhubung pada antena susun yang terintegrasi dengan rangkaian butler matriks. Sistem pengendali bekerja dengan melakukan komparasi tegangan analog yang diterima oleh antena terhadap tegangan threshold.Hasil pemrograman menunjukkan bahwa microcontroller sudah dapat melakukan penghitungan tegangan threshold secara otomatis dan melakukan komparasi nilai input dengan nilai threshold. Hasil keluaran dari microcontroller tersebut berupa nilai digital dengan keluaran sebanyak 4 port sehingga terdapat 15 kombinasi. Hasil algoritma diuji dengan proses integrasi menggunakan antena butler matriks beserta elemen-elemen pendukung ke rangkaian switching.

---

Telecommunication is always experiencing fast development, both in terms of technology also the number of users. However, it is also followed by increasing of capacity demand, but the available frequency spectrum is also limited. To resolve these problems, a smart antenna that using beamforming system has developed. Smart antenna system has two types, there are switched beam and adaptive array. Beam switch system has been developed because simpler in its implementation and more economical than the adaptive array system. Unlike the adaptive array systems, beam switch system consists of some radiating elements, beamforming network, and RF switches while adaptive array system requires components and signal processing which more complicated.

This research is focusing on the design of algorithms for the beamforming control system. Microcontroller is programmed to control the switching circuit which connected to the antenna array is integrated with the butler matrix circuit. Control systems will compare the analog voltage received by the antenna to the threshold voltage.

The result of programming is shown that the microcontroller is able to calculate the threshold voltage automatically and comparate the input value with the threshold value. The output of the microcontroller is a digital value with 4 ports output so there are 15 combinations. The result of algorithm is tested by integration process using matrix butler antenna and switching circuit supporting elements."

"Skripsi ini membahas kemampuan WIMAX sebagai teknologi informasi yang saat ini sedang berkembang. Untuk memenuhi layanan data kecepatan tinggi secara realtime dengan performansi yang baik dan mampu bekerja pada kanal multipath fading, digunakan teknik MIMO OFDM (Multiple Input Multiple Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing). AMC (Adaptive Modulation and Coding) digunakan untuk mendukung transmisi kecepatan beragam untuk tipe yang berbeda dari layanan multimedia. Dalam AMC, level modulasi dan kecepatan coding diatur menurut kondisi kanal. Skripsi ini menganalisa kinerja PHY layer mobile WIMAX menggunakan MIMO dan AMC yang akan dimodelkan pada kanal propagasi mobile yang berdistribusi Rayleigh Fading dalam menangani multi user.

---

This final project discusses the ability of WiMAX as a technology that is currently being developed. To meet the high-speed data services in realtime with the good performance and able to work on a multipath fading channel, MIMO OFDM technique is used (Multiple Input Multiple Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing). AMC (adaptive Modulation and Coding) is used to support transmission speeds vary for different types of multimedia services. In AMC, modulation level and coding rate is set according to channel conditions. This final project was analyzes the performance of mobile WiMAX PHY layer uses MIMO and AMC that will be modeled on the mobile propagation with Rayleigh Fading distribution in handling multi-user."

"Penelitian ini menyimulasikan sistem pengendalian temperatur dan ketinggian air pada sistem pengendali MIMO, yang bekerja dengan cara mengendalikan debit air dingin dan air panas untuk menghasilkan temperatur dan ketinggian air yang diinginkan. Simulasi ini dilakukan dengan menggunakan pengendali Reinforcement Learning dengan algoritma Proximal Policy Optimization (PPO) pada Simulink MATLAB. Tujuan dari penelitian ini, sistem dapat menjaga temperatur campuran dan ketinggian air yang terukur agar tetap berada di daerah set point yang ditentukan. Hasil training pengendali PPO diuji dengan melakukan perubahan set point, baik penambahan nilai ataupun pengurangan nilai set point. Pada penelitian ini diasumsikan bahwa proses pencampuran temperatur terdistribusi secara sempurna dan tangki tidak menyerap kalor. Penelitian ini memiliki batasan dimana temperatur air dingin 25℃ dan air panas 90℃ serta ketinggian maksimum tangki sebesar 7,5 dm. Kemampuan agent PPO dilihat dari beberapa parameter seperti overshoot, settling time, rise time, dan error steady state sebagai data kualitatif. Berdasarkan hasil simulasi, secara keseluruhan agent PPO meiliki hasil settling time dan rise time yang berbanding lurus dengan banyaknya perubahan set point. Nilai error steady state tertinggi sebesar 0.98%, terjadi pada pengendalian ketinggian air. Sedangkan nilai overshoot tertinggi sebesar 1,02% dan terjadi pada pengendalian ketinggian air juga.

---

This research simulates water level and temperature control system on MIMO control system, which works by controlling the flow of cold water and hot water to produce the desired temperature and water level. This simulation is carried out using Reinforcement Learning with Proximal Policy Optimization algorithm on Simulink MATLAB. The purpose of this research, the system can maintain measured temperature of mixture and water level in order to remain in the set point area. The results training of the PPO controller set point, either adding or reducing the set point. In this study, it is assumed that the temperature mixing process is perfectly distributed and the tank does not absorb heat. This research has a limit where the temperature of cold water is 25 and hot water is 90, and the maximum height of the tank is 7.5 dm. The ability agent of the PPO can be seen from overshoot, settling time, rise time, and steady state error as qualitative data. Based on the result of simulation, overall the agent PPO has settling time and rise time that is directly proportional to the number of changes at set point. The highest value of steady state error is 0.98%, occurred in controlling water level. While the highest value of overshoot is 1.02% and occurs in controlling water level as well.

"

"Skripsi ini membahas mengenai rancangan dan implementasi dari sistem translasi koordinat Indoor Positioning pada sistem absensi mahasiswa berbasiskan posisi. Penelitian ini adalah penelitian pengembangan dengan metode pengujian simulasi. Hasil penelitian menyarankan bahwa untuk mengimplementasikan sistem absensi tersebut, dibutuhkan kekuatan processing seratus kali lipat dari kekuatan processing sistem dimana penulis mengembangkan sistem tersebut, dan juga penekanan sistem translasi pada translasi koordinat lokal kepada koordinat global.

---

This research deals with the design and implementation of Indoor Positioning coordinates translation system on position based student attendance system. This research is research development with simulated testing methods.

Research results suggest that to implement the absentee system, it takes the power of processing a hundredfold of power processing system where the author developed the system, and also the emphasis on translational translational system of lokal coordinates to global coordinates."

"Penelitian ini melakukan proses simulasi pengendalian temperatur dan kelembaban pada sebuah pengendali MIMO, yang berkerja dengan mengatur temperatur air yang melewati heat-exchanger dan tingkat keaktifan humidifier untuk melakukan proses humidifikasi. Simulasi ini dilakukan menggunakan Agent Reinforcement Learninig dengan Algoritma Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient Agent (TD3) pada perangkat lunak MATLAB dan Simulink. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan respon pengendalian yang lebih baik dibanding pengendali umum PI Controller dengan membandingkan respon pengendalian yang dihasilkan berupa overshoot, settling time, rise time, dan steady state error. Batasan pada penlitian ini adalah perubahan temperatur yang dihasilkan dari proses pengendalian adalah 25°C dan perubahan kelembapan berada pada rentang +21% hingga – 60%. Didapatkan hasil Agent RL TD3 yang dapat melakukan proses kontrol sistem dengan performa yang jauh lebih baik dibandingkan PI Controller berdasarkan respon pengendalian yang dilakukan.

---

This research conducts a simulation process of temperature and humidity control in a Multiple Input Multiple Output (MIMO) controller, which operates by regulating the temperature of water passing through a heat exchanger and the activation level of a humidifier for the humidification process. The simulation is performed using Agent Reinforcement Learning with the Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient Agent (TD3) algorithm in MATLAB and Simulink software. The objective of this study is to obtain better control responses compared to the conventional PI Controller by comparing the control responses in terms of overshoot, settling time, rise time, and steady-state error. The limitations of this study include temperature changes resulting from the control process being 25°C, and humidity changes ranging from +21% to -60%. The results show that the TD3 RL agent can control the system with significantly better performance than the PI Controller based on the control responses obtained."

"Untuk dapat menerapkan algoritma optimasi univariate search pada skripsi ini, perlu dibuat suatu sistem antenna tuner yang memiliki perangkat untuk mengatur kapasitor variabel secara otomatis. Dalam hal ini digunakan dua buah motor DC yang berfungsi untuk mengkopel kapasitor variabel tersebut, selain itu juga diperlukan perangkat lain berupa rangkaian penguat dan PCI-6024E, sebagai antarmuka ke komputer. Algoritma univariate search cocok digunakan untuk menyetem suatu rangkaian listrik yang memiliki beberapa parameter yang perlu diatur.Pada skripsi ini sistem antenna tuner memiliki dua buah parameter yang harus diatur untuk mendapatkan nilai VSWR minimum yaitu dua buah kapasitor variabel. Selain menggunakan algoritma optimasi univariate search, digunakan pula blok pengendali, yang berfungsi untuk mengatur tegangan input motor DC.Pada skripsi ini dilakukan dua percobaan dengan blok pengendali yang berbeda. Blok pengendali pertama menggunakan metode pengendalian multi position mode control, sedangkan pengendali yang kedua menggunakan pengendali logika fuzzy. Penggunaan pengendali dimaksudkan agar pencarian nilai VSWR pada saat nilai VSWR mendekati nilai minimumnya menjadi lebih teliti, dengan perubahaan nilai kapasitansi yang kecil.Hasil dari kedua percobaan, keduanya dapat membuat nilai VSWR yang minimum. Waktu yang dibutuhkan untuk setiap proses pencarian berbeda-beda, dan sulit untuk ditentukan. Pengendali fuzzy menghasilkan tegangan input yang lebih bervariasi dibanding pengendali dengan multiposition mode control. Namun untuk hasil percobaan lebih ditentukan pada penerapan algoritma univariate search, sebab lamanya proses tergantung dari syarat yang ada pada algortima univariate search. Ada dua syarat, pertama bila hasil optimasi kapasitor variabel 1 telah sama dengan hasil optimasi kapasitor variabel 2, kedua apabila nilai VSWR telah mencapai nilai minimumnya.

---

To apply univariate search algorithm, it must be made antenna tuner system that have equipment to regulate a variable capacitors automatically. In this case, was used two dc motors for coupling variable capacitors, beside that was needed other equipment like amplifier circuit and PCI-6024E as an interface to the computer. Univariate search algorithm suitable for tuning an electrical circuit that have several parameters to be arrange.

In this final assignment antenna tuner system have two parameters that must be arrange to get a minimum VSWR value, there are two variable capacitors. Beside use univariate search algorithm, in this system also use a controller. This controller have function to control input voltage for DC motor.

In this final assignment there are two experiment with a different controller. First, use a multi position mode controller, and second, use fuzzy logic controller. Using controller have a meaning to make search process be thorough when a VSWR value near the minimum value, because of a small change in capacitance.

Both experiment can make VSWR value to be minimum. Each process need different duration and it difficult to be determine. Fuzzy logic controller yield more input voltage variation than multi position mode controller. But for the result from the experiment, is determined by the univariate search algorithm, because of the duration process is depend by two requirement in this algorithm. There are two requirement. First, when the optimization result from variable capacitor 1 same with optimization result from variable capacitor 2. And second, when VSWR value get a minimum value that is wished."

"Solar home system merupakan sistem pembangkit listrik tenaga surya yang diaplikasikan pada sebuah rumah tinggal. Dengan menggunakan sebuah inverter jenis GTI atau grid tie inverter, listrik DC yang dihasilkan modul photo volt aic diubah menjadi listrik AC 220V 50Hz yang dapat tersinkronisasi dengan tegangan jala-jala PLN, sehingga jaringan listrik sistem rumah solar dapat terhubung dengan jaringan distribusi PLN. Dengan menghubungkan sistem photo volt aic dan sistem jaringan listrik PLN maka daya yang dihasilkan dapat digunakan untuk menyuplai beban peralatan rumah tangga sekaligus dieksport atau dikirim ke grid PLN. Dengan mempertimbangkan harga jual listrik ke PLN yang bervariatif berdasarkan waktu beban puncak sistem kelistrikan setempat, maka pada perancangan rumah cerdas yang berbasis solar cell ini, dibuat dua mode kerja yaitu mode PV grid connected dan PV back up battery. Pengujian sistem eksport import pada rumah cerdas ini dilakukan dengan memberi beban berupa empat buah lampu pijar dengan daya masing-masing 60 W dan 31 lampu fluorescent dengan daya masing-masing 8W yang diparalel satu persatu. Pengukuran daya diambil pada daya output inverter, daya beban, dan daya yang dikirim ke jaringan listrik PLN.

---

Solar home system is solar power generation system which is applied to a house. By using a grid tie inverter (GTI), the DC electricity produced by photo volt aic modules is converted into a 220 V 50 Hz AC power that can be synchronized with the voltage with PLN grid electricity, so that solar home systems can be connected to the PLN distribution network. By connecting the photo volt aic system and the PLNg rid, the power that generated by PV can be used to supply the loads of households appliances as well as in export or sent to the PLN grid. By considering the selling price of electricity to PLN which varied according to time of peak load locally electricity system, then the design of smart home-based solar cell were made of two modesi.e. PV grid connected dan PV backupb attery. The export import testing system of the smart house system is done by giving the load of four in can descent bulbs with power 60 Weach of them, and 31 fluorescent lights with 8 Weac of them that connect in paralel one by one. Power measurement is taken at the inverter output power, loadpower, and the power sent to PLN grid."

"LoRa (Long Range) merupakan sebuah teknologi komunikasi nirkabel yang dirancang khusus untuk mendukung komunikasi jarak jauh dengan konsumsi daya yang rendah. LoRa menggunakan modulasi chirp spread spectrum, yang memungkinkan transmisi data dalam frekuensi radio yang rendah dengan daya pancar yang efisien. Keunggulan utama dari teknologi ini terletak pada jangkauan komunikasi yang jauh, mencapai beberapa hingga puluhan kilometer. Hal ini membuat LoRa sangat cocok untuk digunakan pada Internet of Things (IoT). Akan tetapi, di samping kelebihan-kelebihan yang dimiliki oleh LoRa, teknologi ini juga memiliki kelemahan. Beberapa di antaranya adalah data rate yang terbatas, kemungkinan terjadinya interference, dan rawan data collision. Salah satu yang paling utama untuk diatasi adalah masalah kemungkinan tabrakan data (collision). Masalah ini dapat terjadi apabila dalam satu waktu yang sama, terdapat beberapa node yang ingin mengirimkan data kepada gateway. Apabila situasi ini terjadi, akan ada sejumlah packet yang tidak terkirim dan hilang. Untuk mengatasi masalah ini, algoritma ADR (Adaptive Data Rate) dan Randomized Backoff dapat digunakan. Pengujian penerapan kedua algoritma tersebut dilakukan pada sebuah Smart Environmental Monitoring System untuk mengetahui kemampuannya ketika diimplementasikan pada sebuah jaringan LoRa multinode. Dalam pengujian yang dilakukan dengan tambahan variasi algoritma TDMA (Time Division Multiple Access) dan CSMA (Carrier Sense Multiple Access), algoritma komunikasi Randomized Backoff menghasilkan persentase keberhasilan pengiriman data lebih dari 90% dan jumlah packet terkirim lebih dari 3.000 kali untuk ketiga node sensor yang membuatnya menjadi algoritma yang terbaik dalam penelitian ini. Selain itu, nilai Signal-to-Noise Ratio dan Received Signal Strength Indicator yang dihasilkan juga baik dengan hasil packet loss dan data corruption yang sedikit.

---

LoRa (Long Range) is a wireless communication technology specifically designed to support long distance communications with low power consumption. LoRa uses chirp spread spectrum modulation, which allows data transmission in low radio frequencies with efficient transmit power. The main advantage of this technology lies in its long communication range, reaching several to tens of kilometers. This makes LoRa very suitable for Internet of Things (IoT) usage. However, apart from LoRa's advantages, this technology also has weaknesses. Some of the examples are limited data rates, the possibility of interference, and prone to data collisions. One of the most important things to overcome is the problem of possible data collisions. This problem can occur if at the same time, several nodes want to send data to the gateway. If this situation occurs, there will be a number of data that is not sent and lost. To overcome this problem, the ADR (Adaptive Data Rate) and Randomized Backoff algorithms can be used. The testing of the implementation of these two algorithms was carried out on a Smart Environmental Monitoring System to determine its capabilities when implemented on a multinode LoRa network. In the tests carried out with additional variations of the TDMA (Time Division Multiple Access) and CSMA (Carrier Sense Multiple Access) algorithms, the Randomized Backoff communication algorithm produced a successful percentage of data delivery of more than 90% and the number of packets sent more than 3.000 times for all three sensor nodes used, making it the best algorithm in this research. Moreover, the resulting Signal-to-Noise Ratio and Received Signal Strength Indicator values are also good with minimal packet loss and data corruption."