WIENER FILTER BASED CHANNEL PREDICTOR PERFORMANCE IMPROVEMENT USING POLINOMIAL EXTRAPOLATION

ABSTRAKSI: Prediktor kanal yang sudah banyak digunakan saat ini adalah prediktor kanal yang berbasis filter Wiener, dimana kanal diasumsikan bersifat acak dan memiliki nilai korelasi yang tidak bervariasi terhadap waktu.Berdasarkan prinsip quasi static, pada interval waktu pengamatan yang sempit kanal memiliki kecenderungan bersifat deterministik dan memiliki nilai korelasi yang bervariasi terhadap waktu. Hal ini menyebabkan pada interval waktu pengamatan yang sempit prediktor kanal berbasis filter Wiener tidak dapat menghasilkan mean squared error yang minimal. Untuk mengatasi hal ini filter harus mengakomodasi sifat deterministik dan fluktuasi nilai korelasi kanal. Hal ini dilakukan dengan melakukan ekstrapolasi polinomial untuk perhitungan nilai korelasi kanal.

Dalam penelitian ini dilakukan pengujian kinerja filter Wiener konvensional dan filter Wiener dengan modifikasi ekstrapolasi polinomial. Pengujian dilakukan dengan memberikan variasi frekuensi carrier,variasi kecepatan penerima, variasi kecepatan simbol dan variasi orde filter. Kinerja yang ditinjau adalah persentase error hasil prediksi. Akan ditinjau pula kinerja metode ekstrapolasi polinomial terhadap noise.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada kecepatan simbol yang tinggi, efektifitas metode ekstrapolasi polinomial tidak terlalu dipengaruhi frekuensi doppler dan bekerja lebih efektif pada orde filter yang rendah. Untuk perediksi kanal tanpa noise pada kecepatan simbol 120000 simbol/s sampai 1020000 simbol/s, kecepatan 60 m/s dan frekuensi carrier 2000 MHz, prediksi  (n+1) menggunakan metode ekstrapolasi polinomial filter orde 1 menghasilkan reduksi persentase error prediksi sebesar 11,12% terhadap filter Wiener konvensional, sedangkan prediksi  (n+2) menghasilkan reduksi persentase error prediksi sebesar 52,67%. Pada kecepatan simbol yang tinggi dan dalam pengaruh AWGN 10 dB, prediksi  n  2menggunakan filter orde 1 metode ekstrapolasi polinomial menghasilkan tingkat akurasi yang sulit untuk dihasilkan oleh berbagai orde filter Wiener konvensional.Hasil simulasi prediksi  n  2 pada berbagai variasi kecepatan, frekuensi carrier 2000 MHz dan kecepatan simbol 520000 simbol/smemperlihatkanbahwa prediksi  n  2menggunakan filter orde 1 metode ekstrapolasi polinomial menghasilkan rata-rata persentase error 29,78%, sedangkan filter Wiener konvensional berbagai orde menghasilkan rata-rata persentase error terendah 43,05%.Kata Kunci : channel prediction,quasi static, wiener filter, polinomial interpolation, corelationABSTRACT: The widely used channel predictor today is Wiener filter-based channel predictor, where the channel is assumed to be random and has time invariant correlation value. Based on the principle of quasi static, in the short observation time interval the channel tends to be deterministic and has time variant correlation value. This makes Wiener filter-based channel predictor can not yield minimum mean squared error. To solve this problem the filter should accomodate the deterministic properties and the correlation value fluctuation of the channel. This can be achieved by polinomially extrapolating the channel correlation value.

This study conducted performance evaluation of conventional Wiener filter and Wiener filter with polinomial extrapolation modification. The performance was evaluated by varying the carrier frequencies, receiver velocities, symbol rates and the filter orders. The performance evaluation is the error percentage of the prediction. However, the polinomial extrapolation performance for the noise was also observed.

The results of the simulations show that at high symbol rate, the polinomial extrapolation effectiveness does not tightly depend on the Doppler frequency and it is able to work more effectively in the low order filter. The noiseless channel prediction at the symbol rate of 120000 symbol/s to 1020000 symbol/s, receiver velocity of 60 m/s and carrier frequency of 2000 MHz,  (n+1) prediction using the first order of polinomial extraplation filter has a prediction error percentage reduction of 11.12% to the conventional Wiener filter; while (n+2) prediction has a prediction error percentage reduction of 52.67%. At high symbol rate and in the influence of 10 dB of AWGN,  n  2 prediction using the first order of polinomial extraplation filter has an accuracy which could not be achieved by various orders of conventional Wiener filter. The results of  n  2 prediction simulation at various velocity, carrier frequency of 2000 MHz and symbol rate of 520000 symbol/s indicated that  n  2 prediction using first order of polinomial extraplation filter has prediction error percentage of 29.78%; while various orders of conventional Wiener filter has the minimum prediction error percentage of 43.05%.Keyword: channel prediction,quasi static, wiener filter, polinomial interpolation, corelation