PERANCANGAN DEMAPPER 256-QAM 5G NR BERKEMAMPUAN ITERATIVE DECODING MENGGUNAKAN EXIT CHART

FADLI AFANDI PUTRA

Informasi Umum

Kode

19.04.3589

Klasifikasi

621.319 - Transmission, Power failure, Electrification

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Transmission Systems

Dilihat

230 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Sistem telekomunikasi saat ini dituntut untuk dapat memenuhi permintaan layanan beragam yang memerlukan kecepatan data sangat tinggi sampai 20 Gbps. Kecepatan yang tinggi dapat diperoleh apabila sistem menggunakan modulasi dengan indeks modulasi tinggi. The Fifth Telecommunication Generation New Radio (5G NR) dikembangkan untuk meningkatkan data rates dengan menggunakan modulasi sangat tinggi 256 quadrature amplitude modulation (QAM) sehingga membantu kenaikan spectrum efficiency secara signifikan. Namun, 256-QAM 5G NR mempunyai kekurangan yaitu rentan terhadap noise dan interferensi karena ukuran konstelasinya yang besar serta tidak mendukung iterative decoding.

Tugas Akhir ini melakukan perancangan demapper 256-QAM sehingga memiliki kemampuan iterative decoding dan tahan terhadap noise dan interferensi karena dukungan error correction coding. Karena menggunakan iterative decoding, Tugas Akhir ini menggunakan alat bantu extrinsic information transfer (EXIT) chart yang berfungsi untuk membantu menentukan parameter 5G NR dan decoder yang bersesuaian. Tugas Akhir ini meneliti modulasi 256-QAM 5G NR yang telah menjadi standar 3rd Generation Partnership Project (3GPP) dengan soft demapper. Kinerja 256-QAM 5G NR dievaluasi pada kanal Additive White Gaussian Noise (AWGN) dan frequency-flat Rayleigh Fading. Kemudian kinerja 256-QAM 5G NR diperbaiki dengan memilih channel coding yang sesuai dengan bantuan EXIT chart. Jumlah iterasi dan kompleksitas demapper dikonfirmasi dengan EXIT trajectory.

Tugas Akhir ini menghasilkan karakteristik modulasi 256-QAM 5G NR melalui berbagai pengujian dan menemukan bahwa 256-QAM 5G NR saat ini tidak mendukung terhadap iterative decoding. Tugas Akhir ini juga menghasilkan usulan 5G NR baru yang dapat mendukung iterative decoding dan kinerja yang lebih baik. Hasil Tugas Akhir ini diharapkan dapat menjadi referensi pengembangan 5G dan generasi berikutnya.