ABSTRAKSI: Metode multiple access merupakan salah satu sifat pada sistem selular yang penting. Dengan multiple access, masing-masing user diberikan kanal, dan semua user menempati kanal yang berbeda. Dalam sistem CDMA 2000-1x Setiap data yang akan dipancarkan akan ditebar (spreading) terlebih dahulu sehingga memungkinkan adanya multiple access. Setiap user dianggap setiap sinyal secara terpisah, dimana user yang lain dianggap sebagai interferer atau lebih dikenal sebagai Multiple Access Interference (MAI). Jika jumlah interferer meningkat maka kualitas sinyal terima akan menurun. Dalam sistem CDMA 2000-1x juga terdapat near-far problem akibat dari perbedaan jarak user dengan Base Station sehingga power yang diterima BS berbeda dari masing-masing user. Baik MAI dan near-far problem dapat diatasi dengan Multi User Detection (MUD).
Pada Tugas Akhir ini dilakukan perbandingan performansi sistem CDMA 2000-1x yang menggunakan teknik Multi User Detection terhadap penerima konvensional. Pada MUD terdapat suboptimum linier Minimum Mean Square Error (MMSE). MMSE detektor akan secara signifikan mengurangi pengaruh MAI selama memperhatikan akibat dari noise itu. Kalman Filter merupakan salah satu metode estimasi yang didasarkan pada pengukuran noise. Tahapan Kalman Filter yang terdiri dari prediksi dan koreksi menjadikan Kalman Filter sebagai salah satu metode estimasi yang cukup handal yang dapat meminimalkan MMSE. Kalman Filter bisa meminimalisasi estimasi error, yang nantinya akan mengurangi pengaruh MAI, sehingga dapat meningkatkan performansi sistem CDMA 2000-1x.
Dari hasil simulasi, dapat disimpulkan bahwa performansi sistem CDMA 2000-1x menggunakan MMSE MUD dengan Kalman Filter lebih baik daripada sistem konvensional. Saat kecepatan user 120 km/jam, dengan Kalman Filter, untuk mendapat BER 10-3 memerlukan SNR sekitar -3.9 dB. Sedangkan pada sistem konvensional untuk mencapai BER 10-3 memerlukan SNR 0.8 dB. Ini berarti, perbaikan SNR antara sistem konvensional dan MMSE MUD dengan Kalman Filter sekitar 4.7 dB.
Kata Kunci : CDMA 2000-1x, Multi User Detection, Minimum Mean Square Error,ABSTRACT: Multiple access is one of the important characteristic in cellular system. By multiple access, each of user are given channel and occupy the different channel. In CDMA 2000-1x, the data will be transmitted by the spreading process, so that become known as multiple access. Each of user consider signal separately, which is the other users as interferer or as known Multiple Acces Interference (MAI). If number of interferer are increase, it causes quality of receive signal will decrease. In CDMA 2000-1x has near far problem caused by different distance between user and base station, so BTS received power don’t same from each of user. Both of MAI and near far problem can decrease with Multi User Detection (MUD) technique.
In this Final Project comparing between CDMA 2000-1x use MUD to Conventional system. In MUD, Minimum Mean Square Error is one of the classification suboptimum Multi User Detection (MUD). MMSE detector, will decrease MAI effect significantly. Kalman Filter is a methode which based on measurement noise. Kalman Filter has two steps, there are predict and correct. It is causes Kalman Filter as one of methode which rely on minimizing Minimum Mean Square Error (MMSE). Kalman Filter can minimize estimation error, that can decrease MAI effect, so that can improve performance of CDMA 2000-1x system.
From simulation result, it can be concluded that performance system of CDMA 2000- 1x using MMSE MUD with Kalman Filter better than conventional system. When mobility user 120 km/h, with Kalman Filter, for getting 10-3 BER need SNR about -3.9 dB. Meanwhile, in conventional system for getting 10-3 BER need SNR 0.8 dB. It means betterment SNR between conventional system and MMSE MUD with Kalman is about 4.7 dB SNR.
Keyword: CDMA 2000-1x, Multi User Detection, Minimum Mean Square Error,