Analisis Dan Simulasi Spectrum Sensing Menggunakan High Order Statistical Analysis Dengan Metode Ekstraksi Ciri Bicoherence

Clay Creezelly Andre Talakua, Kris Sujatmoko, Afief Dias Pambudi

Abstract

Spektrum frekuensi merupakan sumber daya terbatas. Pemborosan spektrum frekuensi merupakan sebuah problema meskipun sudah regulasi telah ditetapkan untuk memaksimalkan pemanfaatan spektrum frekuensi. Cognitive radio merupakan sistem komunikasi cerdas yang mampu memaksimalkan penggunaan spektrum frekuensi. Spectrum sensing yang ada pada cognitive radio memampukan untuk mendeteksi aktivitas primary user sebagai sumber daya yang dapat dieksploitasi oleh secondary user. Penerapan High Order Statistical Analysis memungkinkan untuk digunakan pada spectrum sensing. Bicoherence akan digunakan sebagai metode ekstraksi ciri untuk mengkalkulasi dan pemetaan spektrum frekuensi. Kelebihan dari High Order Statistics dan bicoherence untuk spectrum sensing adalah kemampuannya untuk menekan Gaussian noise pada lingkungan dengan signal-to-noise ratio rendah. Hasil keluaran sistem mampu menunjukan aktivitas frekuensi primary user. Kemampuan sistem untuk mendeteksi sinyal primary user diwakili oleh Probability Detection. Nilai Probability detection ≥ 0.9 pada sistem diperoleh mulai dari SNR 0 dB hingga pada SNR -12 dB. Nilai tersebut semakin mengecil seiring bertambah rendahnya nilai SNR.

Kata kunci : Spectrum sensing, high order statistical analysis, bicoherence

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.
max_upload :0