Implementation of Deep Learning Based Method for Optimizing Spatial Diversity MIMO Communication

As an alternative solution of the isuue trade-off phenomenon between performance and computational complexity always become the hugest dilemma suffered by researchers, this research proposes an optimization in spatial diversity MIMO communication system using end-to-end learning based model, specifically, it adapts autoencoder model. Two models are introduced in this research which each of them address a problem about data detection task and channel estimation task that has not been addressed in the previous research. The proposed models were evaluated in one of the most common channel impairment which is Rayleigh fading with additional Additive White Gaussian Noise (AWGN) and compared to the standard Alamouti scheme. The results show that these deep learning based models for MIMO communication system result in very promising results by outperforming the baseline methods. In perfect CSIR (Channel State Information in Receiver side) case, the proposed models achieve BER nearly  at SNR 22.5 dB. While in channel estimation case, the proposed models can exceed the baseline performance even by only transmitting 2 pilots

Design Of Deep Learning Based Method For Optimizing Mimo Communication

Sistem komunikasi Multiple Input Multiple Output (MIMO), sebuah sistem mengimplementasikan beberapa antena pada pemancar dan penerima, telah berkembang pesat untuk meningkatkan efektivitas komunikasi antar pengguna. Namun, pertukaran fenomena antara kinerja dan kompleksitas komputasi selalu menjadi yang terbesar dilema yang dialami oleh peneliti. Sebagai alternatif pemecahan masalah di atas, penelitian ini mengusulkan optimasi di kedua keragaman spasial dan multiplexing spasial Sistem komunikasi MIMO menggunakan model berbasis pembelajaran end-to-end, secara khusus menyesuaikan model autoencoder. Empat model diperkenalkan dalam tesis ini yang masing-masing membahas dua model masalah tentang tugas deteksi data dan tugas estimasi saluran yang belum ditangani dalam penelitian sebelumnya. Model yang diusulkan dievaluasi di salah satu yang paling umum gangguan saluran yang Rayleigh fading dengan tambahan Additive White Gaussian Noise (AWG). Hasilnya menunjukkan bahwa model berbasis pembelajaran mendalam ini untuk komunikasi MIMO sistem menghasilkan hasil yang sangat menjanjikan dengan mengungguli metode dasar (metode banyak digunakan dalam komunikasi MIMO konvensional). Dalam CSIR (Status Saluran) yang sempurna Informasi di sisi Penerima), model yang diusulkan mencapai BER hampir 10−5 di SNR 22,5 dB. Sementara dalam kasus estimasi saluran, model yang diusulkan dapat melebihi baseline kinerja bahkan dengan hanya mentransmisikan 2 pilo

Design and Performance Analysis of Multi Diagonal Spectral Amplitude Codewords for Optical Code Division Multiple Access with Variation of Line Codings in Free Space Optics Communication System,

Saat ini teknologi serat optik telah memenuhi semua ekspektasi dan diprediksi teknologi ini tidak akan digantikan oleh teknologi yang lain sampi beberapa tahun kedepan. Namun demikian saluran serat optik tidak dapat dibangun dengan cepat karena dibutuhkan biaya yang mahal dan waktu yang lama. Free Space Optics (FSO) adalah salah satu teknologi yang dapat mengatasi masalah tersebut. Sebagaimana komunikasi melalui FSO telah semakin berkembang dan mampu mendukung sistem komunikasi multi-user, maka teknik multiple-acces menjadi sangat penting didalam sistem tersebut.Diantara semua teknik multiple-access dalam lingkup optik, OCDMA menjadi teknik yang paling menarik perhatian karena bersifat fleksibel, mudah dalam pengimplementasiannya, sinkronisasi antar user tidak dibutuhkan, serta mampu menangani trafik dalam sistem. Terdapat banyak jenis kode yang ditawarkan dalam sistem OCDMA, salah satu kode yang mampu menangani Multiple Access Interference adalah kode Multi Diagonal (MD). Isu lain yang perlu dibahas adalah cahaya laser menjalar pada lapisan troposfer yang dikenal tidak stabil seperti halnya dielektrik kabel serat optik. Penelitian ini menganalisa Multi Diagonal Spectral Amplitude Codewords untuk sistem komunikasi FSO didalam lima jenis cuaca, yaitu cerah, berkabut, hujan ringan, hujan sedang, dan hujan lebat dengan simulasi pada software OptiSystem 13. Jenis line coding yang digunakan adalah non chirped NRZ, chirped NRZ, RZ, dan Manchester. Dari hasil didapatkan jenis line coding terbaik adalah chirped NRZ dan yang terburuk adalah Mancheste

DESIGN AND PERFORMANCE ANALYSIS OF MULTI DIAGONAL SPECTRAL AMPLITUDE CODEWORDS FOR OPTICAL CODE DIVISION MULTIPLE ACCESS WITH VARIATION OF LINE CODINGS IN FSO COMMUNICATION SYSTEM

Sebagaimana komunikasi melalui FSO telah semakin berkembang dan mampu mendukung sistem komunikasi multi-user, maka teknik multiple-acces menjadi sangat penting didalam sistem tersebut.Diantara semua teknik multiple-access dalam lingkup optik, OCDMA menjadi teknik yang paling menarik perhatian karena bersifat fleksibel, mudah dalam pengimplementasiannya, sinkronisasi antar user tidak dibutuhkan, serta mampu menangani trafik dalam sistem. Terdapat banyak jenis kode yang ditawarkan dalam sistem OCDMA, salah satu kode yang mampu menangani Multiple Access Interference adalah kode Multi Diagonal (MD). Isu lain yang perlu dibahas adalah cahaya laser menjalar pada lapisan troposfer yang dikenal tidak stabil seperti halnya dielektrik kabel serat optik. Penelitian ini menganalisa Multi Diagonal Spectral Amplitude Codewords untuk OCDMA untuk sistem komunikasi FSO didalam lima jenis cuaca, yaitu cerah, berkabut, hujan ringan, hujan sedang, dan hujan lebat dengan simulasi pada software OptiSystem 13. Jenis line coding yang digunakan adalah non chirped NRZ, chirped NRZ, RZ, dan Manchester. Dari hasil didapatkan jenis line coding terbaik adalah chirped NRZ dan yang terburuk adalah ManchesterKata Kunci – Multi Diagonal Spectral Amplitude Codewords, OCDMA, FSO, non chirped NRZ, chirped NRZ, RZ, Mancheste

DESIGN AND PERFORMANCE ANALYSIS OF MULTI DIAGONAL SPECTRAL AMPLITUDE CODEWORDS FOR OPTICAL CODE DIVISION MULTIPLE ACCESS WITH VARIATION OF LINE CODINGS IN FSO COMMUNICATION SYSTEM

Sebagaimana komunikasi melalui FSO telah semakin berkembang dan mampu mendukung sistem komunikasi multi-user, maka teknik multiple-acces menjadi sangat penting didalam sistem tersebut.Diantara semua teknik multiple-access dalam lingkup optik, OCDMA menjadi teknik yang paling menarik perhatian karena bersifat fleksibel, mudah dalam pengimplementasiannya, sinkronisasi antar user tidak dibutuhkan, serta mampu menangani trafik dalam sistem. Terdapat banyak jenis kode yang ditawarkan dalam sistem OCDMA, salah satu kode yang mampu menangani Multiple Access Interference adalah kode Multi Diagonal (MD). Isu lain yang perlu dibahas adalah cahaya laser menjalar pada lapisan troposfer yang dikenal tidak stabil seperti halnya dielektrik kabel serat optik. Penelitian ini menganalisa Multi Diagonal Spectral Amplitude Codewords untuk OCDMA untuk sistem komunikasi FSO didalam lima jenis cuaca, yaitu cerah, berkabut, hujan ringan, hujan sedang, dan hujan lebat dengan simulasi pada software OptiSystem 13. Jenis line coding yang digunakan adalah non chirped NRZ, chirped NRZ, RZ, dan Manchester. Dari hasil didapatkan jenis line coding terbaik adalah chirped NRZ dan yang terburuk adalah ManchesterKata Kunci – Multi Diagonal Spectral Amplitude Codewords, OCDMA, FSO, non chirped NRZ, chirped NRZ, RZ, Mancheste

Deep Learning-Based Short-Term Load Forecasting for Supporting Demand Response Program in Hybrid Energy System

A novel method for short-term load forecasting (STLF) is proposed in this paper. The method utilizes both long and short data sequences which are fed to a wavenet based model that employs dilated causal residual convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) layer respectively to hourly forecast future load demand. This model is aimed to support the demand response program in hybrid energy systems, especially systems using renewable and fossil sources. In order to prove the generality of our model, two different datasets are used which are the ENTSO-E (European Network of Transmission System Operators for Electricity) dataset and ISO-NE (Independent System Operator New England) dataset. Moreover, two different ways of model testing are conducted. The first is testing with the dataset having identical distribution with validation data, while the second is testing with data having unknown distribution. The result shows that our proposed model outperforms other deep learning-based model in terms of root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE), and mean absolute percentage error (MAPE). In detail, our model achieves RMSE, MAE, and MAPE equal to 203.23, 142.23, and 2.02 for the ENTSO-E testing dataset 1 and 292.07, 196.95 and 3.1 for ENTSO-E dataset 2. Meanwhile, in the ISO-NE dataset, the RMSE, MAE, and MAPE equal to 85.12, 58.96, and 0.4 for ISO-NE testing dataset 1 and 85.31, 62.23, and 0.46 for ISO-NE dataset 2