Perhitungan Link Budget Menggunakan

Model Path Loss dan Model Propagansi

Outdoor

1.Perhitungan Link Budget Menggunakan Model Path LossBanyak model propagansi radio diturunkan menggunakan

kombinasi metode analitik dan empirik. Pendekatan empiric

didasarkan pada kurva yang sesuai atau pernyataan analitik

yang membuat sebuah set data yang terukur. Hal ini memiliki

keuntungan secara eksplisit atas semua factor propagansi, baik

yang dikenal maupun yang tidak dikenal melewati pengukuran

aktual.

Bagaimanapun, validitas dari sebuah model empiris pada

transmisi frekuensi atau lingkungan dibandingkan dengan

menggunakan model turunan hanya dapat ditetapkan oleh tambahan

data yang terukur dalam lingkungan baru pada transmisi

frekuensi yang dibutuhkan.

Dari waktu ke waktu beberapa model propagansi klasik

sudah muncul, yang sekarang digunakan untuk memprediksi

cakupan skala besar untuk desain sistem komunikasi bergerak.

Dengan menggunakan model path loss untuk mengestimasi level

sinyal yang diterima sebagai sebuah fungsi jarak, hal ini

menjadi mungkin untuk memprediksi SNR untuk sistem komunikasi

bergerak.

Menggunakan teknik analisis noise yang diberikan pada

lampiran B, dasar noise dapat ditentukan. Sebagai contoh 2

model sinar diuraikan pada bagian 3.6 digunakan untuk

mengestimasi kapasitas pada sebuah penyebaran spectrum sistem

selular, sebelum sistem seperti itu disebarkan. Teknik

estimasi Practical path loss sekarang telah dikenalkan.

1.1 Log-distance Path Loss ModelKedua model propagansi berdasarkan teori dan pengukuran

mengindikasikan bahwa rata-rata daya sinyal yang diterima

menurun secara logaritma dengan jarak, apakah diluar ruang

atau didalam ruang channel radio. Model seperti itu sudah

digunakan secara luas di dalam literature. Rata-rata path loss

skala besar untuk sebuah pemisahan T-R diekspresikan dalam

bentuk fungsi jarak dengan menggunakan sebuah eksponen path

loss, n.

Dimana n adalah eksponen path loss yang mengindikasikan

kecepatan dimana path loss meningkat dengan jarak, d0 adalah

jarak referensi yang ditentukan dari pengukuran dekat dengan

transmitter, dan d adalah pemisahan jarak T-R.

Baris pada persamaan (3.67) dan (3.68) menunjukkan rata-

rata kumpulan dari semua kemungkinan nilai path loss untuk

sebuah nilai d yang diberikan. Ketika diplot pada sebuah skala

log-log, model path loss adalah garis lurus dengan kemiringan

yang sama dengan 10n dB per decade. Nilai n bergantung pada

lingkungan propagansi yang spesifik. Sebagai contoh, pada

ruang hampa, n sama dengan 2, dan ketika terdapat gangguan, n

akan memiliki nilai yang lebih besar.

Penting sekali untuk memilih jarak referensi pada ruang

hampa yang tepat untuk lingkungan propagansi. Pada cakupan

sistem selular yang besar, jarak referensi 1 km banyak

digunakan, dimana pada sistem mikroselular, banyak jarak lebih

kecil yang digunakan (seperti 100 atau 1 m). Jarak referensi

harus selalu berada di medan jauh dari antenna sehingga medan

dekat tidak mengubah titik referensi path loss. Titik

referensi path loss dihitung menggunakan rumus ruang hampa

path loss yang diberikan pada persamaan (3.5) atau melalui

perhitungan dilapangan pada jarak d0. Tabel 3.2 mendaftarkan

tipe eksponensial path loss yang diperoleh dari berbagai

lingkungan radio bergerak.

1.2 Log-normal ShadowingModel persamaan (3.68) tidak mempertimbangkan fakta bahwa

kekacauan disekeliling lingkungan akan sangat berbeda pada dua

lokasi berbeda yang memiliki pemisahan T-R. Hal ini

mengarahkan pada pengukuran sinyal yang sangat berbeda

dibandingkan rata-rata nilai yang diprediksi oleh persamaan

(3.68). pengukuran menunjukkan bahwa pada semua nilai dari d,

path loss PL(d) pada lokasi khusus adalah acak dan log-

normally (normal in dB) kira-kira titik tengan jarak yang

bergantung pada nilai.

Dimana Xσ adalah titik tengah variable acak terdistribusi

Gaussian (dB) dengan deviasi standard σ (dB).

Ditribusi log-normal menguraikan efek bayangan acak yang

terjadi diatas lokasi pengukuran yang besar yang memiliki

pemisahan T-R sama, namun memiliki tingkat kekacauan yang

berbeda pada jalur progansi.

Mudahnya, bayangan log-normal menyatakan secara tidak

langsung bahwa pengukuran level sinyal pada pemisahan T-R yang

spesifik memiliki distribusi Gaussian (normal) kira-kira jarak

bergantung pada titik tengah persamaan (3.68), dimana

pengukuran level sinyal memiliki nilai pada satuan dB.

Standard deviasi dari distribusi Gaussian yang

menguraikan bayangan juga memiliki satuan dalam dB. Demikian,

efek acak dari bayangan dilaporkan untuk menggunakan

distribusi Gaussian yang memberi koreksi untuk evaluasi.

Jarak referensi terdekat d0, eksponen path loss n, dan

standard deviasi σ, secara statistic menguraikan model path

loss untuk sembarang lokasi yang memiliki pemisahan T-R yang

spesifik, dan model ini bisa digunakan pada simulasi computer

untuk menyediakan level daya pada lokasi acak di desain dan

analisis sistem komunikasi.

Pada prakteknya, nilai n dan σ dihitung dari data yang

terukur, menggunakan regresi linear seperti contohnya

perbedaan antara path loss yang terukur dan terestimasi di

minimalkan pada titik tengah eror di atas jarak lebar dari

lokasi pengukuran dan pemisahan T-R. Nilai PL (d0) pada (3.69)

didasarkan pada salah satu pengukuran atau pada asumsi ruang

hampa dari transmitter ke d0.

Sebuah contoh dari bagaimana eksponen path loss di

tentukan dari data hasil pengukuran. Gambar 3.17

mengilustrasikan data pengukuran actual pada berbagai sistem

radio selular dan menunjukkan variasi acak mengenai nilai

tengah path loss (dB) seharusnya pada bayangan pada pemisahan

T-R yang spesifik.

Kemungkinan bahwa sinyak level yang diterima akan

melebihi nilai pasti γ dapat dihitung dari total kepadatan

fungsi sebagai

Dengan cara yang sama, kemungkinan level sinyal yang diterima

akan dibawah nilai γ diberikan oleh

1.3 Determination of Precentage of Coverage AreaSudah jelas bahwa dalam kaitannya dengan efek acak dari

bayangan, beberapa lokasi yang berada pada area cakupan akan

berada dibawah ambang penerimanaan sinyal. Ini sering berguana

untuk menghitung bagaimana batas cakupan berhubungan dengan

persentase area yang dicakup dengan batas.

Untuk cakupan area yang memiliki radius R dari sebuah

base stasiun, anggap disana terdapat ambang penerimaan sinyal

γ. Kita akan menghitung U(γ), persentasi dari layanan area

yang berguna (persentase area dengan sinyal yang diterima sama

dengan atau lebih besar dari γ). d = r merepresntasikan jarak

radius dari transmitter, ini bisa ditunjukkan bahwa jika Pr

[Pr(r) > γ] adalah kemingkinan sinyal yang diterima acak pada

d = r melebihi nilai batas γ dengan pertambahan area dA,

kemudian U(γ) dapat ditemukan dengan

Dalam rangka menentukan path loss sebagai referensi untuk

batas sel (r = R), sudah jelas bahwa

Persamaan (3.78) dapat dievaluasi untuk nilai yang besar

dari σ dan n. Seperti ditunjukkan pada gambar 3.18. Sebagai

contoh, jika n = 4 dan σ = 8 dB, dan jika batasnya adalah

memiliki batas cakupan 75% (75% waktu sinyal berada diatas

batas ambang penerimaan sinyal), kemududan cakupan area sama

dengan 94%. Jika n = 2 dan σ = 8 dB, 75% batas cakupan

menyediakan 91% cakupan area. Jika n = 3 dan σ = 9 dB, maka

50% batas cakupan menyediakan 71% cakupan area.

2.Model Propagansi Outdoor

Transmisi radio pada sistem komunikasi bergerak sering

mengambil tempat melebihi daerah yang tidak ditentukan. Daerah

dari area khusus membutuhkan untuk diambil kedalam perhitungan

untuk mengestimasi path loss. Daerah bermacam-macam dari

lengkungan simple hngga berbentuk gunung.

Adanya pepohonan, bangunan dan objek lainnya harus masuk

ke dalam perhitungan. Angka dari model propagansi tersedia

untuk menprediksi path loss yang melebihi daerah yang tidak

ditentukan. Saat semua model ini mengarahkan untuk memprediksi

kekuatan sinyal pada titik penerima khusus atau pada spesifik

area local (disebut sector).

Metode bermacam-macam secara luas pada pendekatan,

kompleksitas dan ketepatan. Banyak dari model ini berdasarkan

pada sistematik interperasi dari data yang terukur diambil

pada area layanan. Beberapa dari propagansi model outdor yang

biasa digunakan akan didiskusikan sekarang.

2.1 Longley-Rice ModelModel Longley-Rice dapat diaplikasikan titik ke titik

sistem komunikasi pada batas frekuensi dari 40 MHz hingga 100

GHz, melebihi jenis berbeda dari daerah. Nilai tengah kerugian

transmisi dapat diprediksi dengan menggunakan geometri jalur

dari daerah dan pembiasan dari trofosfer. Teknik geometri

cahaya (utamanya 2 sinar model pemantulan dasar) digunakan

untuk memprediksi kekuatan sinyal dalam perpindahan radio.

Kehilangan difraksi melewati objek terisolasi diestimasi

menggunakan model Fresnel-Kirchoff sudut tajam. Meneruskan

teori penghamburan digunakan untuk membuat prediksi

troposcatter melewati jarak yang panjang, dan kerugian

difraksi medan jauh pada perpindahan jalur ganda di prediksi

menggunakan metode Van der Pol-Bremmer yang telah

dimodifikasi. Model prediksi propagansi Longley-Rice juga

menunjuk pada model daerah tak tentu ITS.

Model Longley-Rice juga tersedia sebagai sebuah program

komuper untuk menghitung nilai tengah kerugian transmisi skala

besar. Relative terhadap kerugian ruang hampa diatas daerah

tak tentu untuk frekuensi antara 20 MHz dan 10 GHz. Untuk

jalur transmisi yang diberikan, program mengambil sebagai

masukannya frekuensi transmisi, jalur, panjang, polarisasi,

tinggi antenna pembiasan permukaan, radius efektif dari bumi,

konduktivitas tanah, konstanta dielektrik tanah dan cuaca.

Program ini juga akan beroperasi pada parameter jalu yang

spesifik seperti perpindahan jarak dari antenna, perpindahan

sudut elevasi, perpindahan jarak angular, daerah tak tentu dan

masukan spesifik lainnya.

Metode Longley-Rice beroperasi pada 2 mode. Ketika detail

jalur daerah tersedia, parameter jalur spesifik dapat

ditentukan dengan mudah dan prediksi itu disebut sebagai

prediksi mode titik ke titik. Pada sisi lain, jika daerah

jalur tidak tersedia, metode Longley-Rice menyediakan teknik

untuk mengestimasi parameter jalur spesifik dan sebuah

prediksi dikenal sebagai prediksi mode area.

2.2 Durkin ModelPendekatan prediksi propagansi klasik serupa dengan yang

digunakan oleh Longley-Rice didiskusikan kembali oelh Edwards

dan Durkin. Makala ini menguraikan simulasi computer, untuk

memprediksi kuat medan kontur melebihi daerah yang tak tentu,

hal itu diadopsi oleh Joint Radio Committe (JRC) di U.K. untuk

estimasi dari cakupan area radio bergerak yang efektif.

Meskipun simulator ini hanya memprediksi fenomena skala

besar (path loss), namun menyediakan persektif menarik ke

dalam propagansi alam melebihi daerah tak tentu dan kerugian

yang disebabkan oleh objek pada jalur radio. Penjelasan

mengenai metode Edwards dan Durkin di sampaikan disini dalam

rangka menunjukkan bagaimana semua konsep yang diurai pada bab

ini digunakan pada mode tunggal.

Pelaksanaan simulasi path loss Durkin terdiri dari 2

bagian. Bagian pertama mengakses data topografis dari sebuah

layanan area yang diajukan dan merekonstruksi informasi

sepajang penyatuan radius pemancar ke penerima. Bagian kedua

dari algoritma simulasi menghitung path loss yang diharapkan

sepanjang radius tersebut. Setelah ini selesei, lokasi

penerima yang disimulasikan bisa dipindah ke lokasi berbeda di

area layanan menarik kesimpulan dari kontur kekuatan sinyal.

Data topografik dapat dianggap sebagai susunan 2 dimensi.

Masing-masing element susunan merujuk pada sebuah titik di

atas peta area layanan saat konten actual dari masing-masing

elemen susunan mengantuk ketinggian diatas permukaan laut,

seperti ditunjukkan pada gambar 3.19.

Gambar 3.20a menunjukkan jaringan topografis dengan

sembarang lokasi pemancar dan penerima, radius antara pemancar

dan penerima dan titik yang menggunakan interpolasi linear

diagonal. Gambar 3.20b juga menunjukkan seperti apa daerah

radius terrekonstruksi. Pada kenyataannya, nilai-nilai ini

tidak ditentukan dengan mudah hanya oleh satu urutan

interpilasi, tapi oleh kombinasi dari 3 untuk meningkatkan

akurasi.

Sekarang masalah dikurangi hingga ke perhitungan satu

dimensi titik ke titik. Tipe masalah ini telah ditetapkan dan

prosedur untuk menghitung path loss menggunakan teknik

difraksi knife-edge yang telah diuraikan sebelumnya akan

digunakan.

Pada titik ini, algoritma harus mengambil keputusan

sebagai apa yang seharusnya diharapkan dari kerugian

transmisi. Langkah pertama adalah untuk memutuskan apakah

jalur line-of-sight (LOS) berada antara pemancar dan penerima.

Untuk melakukannya, program menghitung perbedaan, δj, antara

ketinggian dari garis penghubung pemancar dan penerima dari

ketinggian tanah untuk masing-masing titik sepanjang radius.

(liaht gambar 3.21)

Jika kondisi untuk tepi difraksi tunggal tidak memuaskan,

maka pemeriksaan untuk dua tepi difraksi dilakukan. Test ini

serupa dengan tep difraksi tunggal dengan pengecualiaan bahwa

computer melihat 2 tepi pada pandangan masing-masing (lihat

gambar 3.22)

2.3 Okumura ModelModel Okumura merupakan salah satu model yang terkenal

dan paling banyak digunakan untuk melakukan prediksi sinyal di

daerah urban (kota). Model ini cocok untuk range frekwensi

antara 150-1920 MHz dan pada jarak antara 1-100 km dengan

ketinggian antenna base station (BS) berkisar 30 sampai 1000

m.

Okumura membuat kurva-kurva redaman rata-rata relatif

terhadap redaman ruang bebas (Amu) pada daerah urban melalui

daerah quasi-smooth terrain dengan tinggi efektif antenna base

station (hte) 200 m dan tinggi antenna mobile station (hre) 3 m.

Kurva-kurva ini dibentuk dari pengukuran pada daerah yang luas

dengan menggunakan antenna omnidirectional baik pada BS maupun

MS, dan digambarkan sebagai fungsi frekuensi (range 100-1920

MHz) dan fungsi jarak dari BS (range 1-100 km).

Untuk menentukan redaman lintasan dengan model Okumura,

pertama kita harus menghitung dahulu redaman ruang bebas (free

space path loss), kemudian nilai Amu (f,d) dari kurva Okumura

ditambahkan kedalam factor koreksi untuk menentukan tipe

daerah. Model Okumura dapat ditulis dengan persamaan berikut:

Dimana L adalah nilai rata-rata redaman lintasan

propagasi, LF adalah redaman lintasan ruang bebas, Amu adalah

rata-rata redaman relatif terhadap redaman ruang bebas, G(hte)

adalah gain antena BS, G(hre) adalah gain antena MS, dan GAREA

adalah gain tipe daerah. Gain antena disini adalah karena

berkaitan dengan tinggi antena dan tidak ada hubungannya

dengan pola antena.

Lebih jauh, Okumura juga menemukan bahwa G(hte) mempunyai

nilai yang bervariasi dengan perubahan 20 dB/decade dan G(hre)

bervariasi dengan perubahan 10 dB/decade pada ketinggian

antena kurang dari 3 m.

Beberapa koreksi juga dilakukan terhadap model Okumura.

Beberapa parameter penting seperti tinggi terrain undulation

(Dh), tinggi daerah seperti bukit atau pegunungan yang

mengisolasi daerah, kemiringan rata-rata permukaan daerah, dan

daerah transisi antara daratan dengan lautan juga harus

diperhitungkan.

Jika parameter-parameter tersebut dihitung, maka factor

koreksi yang didapat dapat ditambahkan untuk perhitungan

redaman propagasi. Semua faktor koreksi akibat parameter-

parameter tersebut juga sudah tersedia dalam bentuk kurva

Okumura.

Model Okumura ini, semuanya berdasarkan pada data

pengukuran dan tidak menjelaskan secara analitis hasil

perhitungan yang diperoleh. Untuk kondisi tertentu, kita dapat

melakukan ekstrapolasi terhadap kurva Okumura untuk mengetahui

nilai-nilai di luar rentang pengukuran yang dilakukan Okumura,

tetapi validitas dari ekstrapolasi yang kita lakukan sangat

bergantung kepada keadaan dan kehalusan kurva ekstrapolasi

yang kita buat.

2.4 Hata ModelModel Hatta merupakan bentuk persamaan empirik dari kurva

redaman lintasan yang dibuat oleh Okumura, karena itu model

ini lebih sering disebut sebagai model Okumura-Hatta. Model

ini valid untuk daerah range frekuensi antara 150-1500 MHz.

Hatta membuat persamaan standard untuk menghitung redaman

lintasan di daerah urban, sedangkan untuk menghitung redaman

lintasan di tipe daerah lain (suburban, open area, dll), Hatta

memberikan persamaan koreksinya. Persamaan prediksi Hatta

untuk daerah urban adalah:

Dimana fc adalah frekuensi kerja antara 150-1500 MHz, hte

adalah tinggi effektif antena transmitter (BS) sekitar 30-200

m , hre adalah tinggi efektif antena receiver (MS) sekitar 1-

10 m, d adalah jarak antara Tx-Rx (km), dan a(hre) adalah

faktor koreksi untuk tinggi efektif antena MS sebagai fungsi

dari luas daerah yang dilayani.

Untuk kota kecil sampai sedang, faktor koreksi a(hre)

diberikan oleh persamaan:

sedangkan untuk kotta besar:

2.5 PCS Extension to Hata ModelEuropean Co-operative for Scientific and Technical

Research (EURO-COST) membentuk komite kerja COST-231 untuk

membuat model Hatta yang disempurnakan atau diperluas. COST-

231 mengajukan suatu persamaan untuk menyempurnakan model

Hatta agar bisa dipakai pada frequensi 2 GHz. Model redaman

lintasan yang diajukan oleh COST-231 ini memiliki bentuk

persamaan:

Dimana a(hre) adalah faktor koreksi tinggi efektif antenna

MS sesuai dengan hasil Hatta, dan 0 dB untuk daerah kota

sedang dan suburban CM = 3 dB untuk daerah pusat metropolitan

Model Hatta COST-231 hanya cocok untuk parameter-parameter

berikut:

f : 1500 – 2000 MHz

hte : 30-200 m

hre : 1-10 m

d : 1-20 km

2.6 Walfisch and Bertoni Model

Sebuahmodel yang dikembangkan oleh Walfisch dan Bertoni

mempertimbangkan dampak dari atap dan tinggi bangunan dengan

menggunakan difraksi untuk memprediks ikekuatan sinyal rata-

rata di jalan. Model ini menganggap path loss, S, menjadi

produk dari tiga faktor.

di mana P0 merupakan ruang bebas path loss antara antena

isotropik yang diberikan oleh

In dB, the path loss is given by;

2.7 Wideband PCS Microcell Model

Untuk model bumi refleksi datar,df jarak di mana zona

Fresnel menjadi terhalang oleh tanah (pertamaFresnelizinzona)

diberikan oleh;

Untuk kasus LOS, model path loss regresi ganda yang

menggunakan regresi break point pada pertama Fresnelizin zona

terbukti cocok untuk pengukuran. Model mengasumsikan antena

omni directional vertikal dan memprediksi path loss rata-rata

sebagai