Pemodelan Kanal Vehicle to Vehicle pada Progagasi Menggunakan Metode Urban Mikro (UMi) Pathloss
Abstract
Membuat jaringan komunikasi antar kendaraan secara akurat dan presisi saat ini masih memiliki kendala dan berbagai permasalahan yang timbul. Sebuah contoh sistem komunikasi antar kendaraan yaitu dengan menggunakan perangkat kanal Vehicle To Vehicle (V2V) yang menggunakan jaringan komunikasi Vehicular Ad Hoc Network (VANETs). Pada sebuah jaringan VANETs memiliki sebuah kendala ketika pengiriman dan penerimaan sebuah informasi seperti interferensi, kondisi lingkungan, dan beberapa gangguan pada sinyal. Hal tersebut membuat terjadinya redaman atau rugi-rugi sinyal (pathloss). Dari permasalahan tersebut pemodelan kanal V2V pada propagasi dapat dihitung dengan menggunakan sebuah rumusan Urban Micro (UMi) pathloss. Tujuan dari penelitian yang akan dilakukan adalah memberikan pemodelan kanal V2V pada propagasi dengan rumusan Urban Micro (UMi) pathloss agar dapat mengetahui nilai redaman yang terjadi pada jaringan VANETs ketika melakukan pengiriman dan penerimaan sinyal pada kanal V2V. Metode yang digunakan untuk cara menetukan parameter frekuensi yang tepat pada pengambilan data, kemudian parameter frekuensi tersebut digunakan untuk mendapatkan sebuah jarak pengiriman dan penerimaan sinyal terbaik yang menggunakan perangkat Software Defined Radio (SDR) sebagai salah satu simulasi perangkat kanal V2V. Dari hasil simulasi SDR berupa frekuensi dan jarak maka selanjutnya dilakukan perhitungan nilai pathloss dengan menggunakan aplikasi matlab dengan rumusan urban mikro pathloss. Hasil dari perhitungan pada matlab berupa nilai pathloss dan grafik pathloss yang menyatakan bahwa redaman atau rugi-rugi sinyal (pathloss). Hasil penelitian yang dilakukan mendapatkan nilai redaman sebesar 86.3794 - 121.7612 dbm untuk ke akuratan dari nilai redaman atau rugi-rugi sinyal (pathloss) agar pengiriman dan penerimaan sinyal pada jaringan VANETs dapat terkirim dengan baik pada perangkat kanal V2V.
Keywords
References
R. Gobel, “Optimasi Cross layer Untuk Protokol Dynamic Source Routing Pada Komunikasi
Antar Kendaraan Berbasis Vehicular Ad-Hoc Networks (VANETs)”, Departemen Teknik Elektro,
Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh November (ITS), no. 1, pp. 1-2, 2017.
Y. Feng, N. Ge, X. Tao, Song, and T. Xiang, “ Channel Modelling for V2V Highway Scenario
Based on Birth and Death Process”, Wirel Commun Mob Comput, vol. 2022, 2022, doi:
1155/2022/3384362.
Alquhali, A.H.; Roslee, M.; Alias, M.Y.; Mohamed, K.S. IOT Based Real-Time Vehicle Tracking
System. In Proceedings of the 2019 IEEE Conference on Sustainable Utilization and
Development in Engineering and Technologies (CSUDET), Penang, Malaysia, 7–9 November
; pp. 265–270.
M. Z. Iskandarani, “Analysis of Vehicle to Vehicle Basic Safety Message Communication Using
Connectivity Characteristic Matrix”, Int j Adv Sci eng inf Technol, vol. 11, no. 5, pp. 1787-1793,
, doi:10.18517/ijaseit.11.5.13067.
M. K. Samimi and T. S. Rappaport, “3-D millimeter-wave statistical channel model for 5G
wireless system design,” IEEE Trans. Microw. Theory Techn., vol. 64, no. 7, pp. 2207–2225, July
S. Sun, T. S. Rappaport, T. A. Thomas, A. Ghosh, H. Nguyen, I. Z. Kovacs, I. Rodriguez, O.
Koymen, and A. Partyka, “Investigation of prediction accuracy and parameter stability of largescale propagation path loss models for 5G wireless communications,” IEEE Trans. Veh.
Technol., vol. 65, no. 5, pp. 2843–2860, Mar. 2016.
Rappaport, T.S.; Xing, Y.; MacCartney, G.R.; Molisch, A.F.; Mellios, E.; Zhang, J. Overview of
millimeter wave communications for fifth-generation (5G) wireless networks—With a focus on
propagation models. IEEE Trans. Antennas Propag. 2017, 65, 6213–6230.
Imran, D.; Farooqi, M.M.; Khattak, M.I.; Ullah, Z.; Khan, M.I.; Khattak, M.A.; Dar, H. Millimeter
wave microstrip patch antenna for 5G mobile communication. In Proceedings of the 2018
International Conference on Engineering and Emerging Technologies (ICEET), Lahore,
Pakistan, 22–23 February 2018; IEEE: Piscataway, NJ, USA, 2018.
J. R. Machado-Fernandez, “Software Defined Radio: Basic Principles and Application”, Revista
Facultad De Ingeniria, vol. 24, no. 38, pp. 79, 2014, doi: 10.19053/01211129.3160.
D. Kafetzis, S. Vassilaras, G. Vardoulias and I. Koutsopoulos, "Software-Defined Networking
Meets Software-Defined Radio in Mobile ad hoc Networks: State of the Art and Future
Directions," in IEEE Access, vol. 10, pp. 9989-10014, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3144072.
J. M. Nunez Ortuno and C. M. Perez-Inigo, “Software Defined Radio (SDR) on Radio
Communications Teaching”, INTED 2016 Proceedings, vol. 1, pp. 1094-1100, 2016, doi:
21125/inted.2016.1244.
S. D. R. W. G. Of the ARRL, “What are the advantages of Software Defined Radio?”, Radio,
Software Defined Defined, Software Working, Radio Communicator, SDRS SDRS, SDRS While
Range, Dynamic Dynamic, SDRS, July, 2022.
R. M. A. F. M. W. M. M. F. Broadcasting, “Modulation and Demodulation”.
M. Iqbal, “Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)”, telkomuniversity.ac.id.
T. Suryani and G. Hendrantoro, “ICI mitigation with CFO compensation for OFDM in
mobile-to-mobile channel,” 2011 Int. Conf. ICT Converg. ICTC 2011, pp. 430–435, 2011
DOI: https://doi.org/10.30591/smartcomp.v13i3.6727
Refbacks
- There are currently no refbacks.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
SMART COMP INDEXED OR REGISTERED BY
View My Stats