Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pertumbuhan traffic yang terjadi menyebabkan Capital Expenditure (CAPEX) yang harus dikeluarkan oleh operator seluler setiap tahun semakin meningkat dan kompleksitas operasional jaringan semakin tinggi sehingga perlu peningkatan efisiensi jaringan salah satunya melalui sistem otomatisasi menggunakan Self-Organizing Network (SON). Adanya penerapan salah satu use case Self-Organizing Network (SON) yaitu Mobility Load Balancing (MLB) dapat meningkatkan efisiensi Capital Expenditure (CAPEX) yang harus dikeluarkan oleh operator seluler karena adanya proses load transfer antara cell secara otomatis sehingga ekspansi yang dikarenakan isu keterbatasan kapasitas cell dapat dikurangi jumlahnya. Penelitian tesis ini dilakukan untuk membuat pemodelan dan analisis implementasi dari Mobility Load Balancing (MLB) di jaringan 3G. Model ini dapat menentukan algoritma bekerjanya Mobility Load Balancing (MLB) dan nilai investasi maksimum bulanan yang layak dikeluarkan oleh operator seluler terkait implementasi Mobility Load Balancing (MLB).

---

The growing of cellular traffic nowadays causing the increment of Capital Expenditure (CAPEX) to be incurred by the mobile operators annually and the increment of network operation complexity so that the increment of network efficiency is needed through the automation system using Self-Organizing Network (SON). The implementation of one of Self-Organizing Network (SON) use case, namely Mobility Load Balancing (MLB), can improve the efficiency of Capital Expenditure (CAPEX) due to the transfer of load between the cells automatically so that the cell expansion number due to capacity issue can be reduced. This thesis research was carried out to make the modeling and analysis of the implementation of the Mobility Load Balancing (MLB) in the 3G network. This model can determine the algorithm of Mobility Load Balancing (MLB) and the monthly maximum eligible investments issued by mobile operators regarding the implementation of Mobility Load Balancing (MLB)."

"ABSTRACTPerkembangan dari pengendalian stabilitas dalam pergerakan kendaraan elektrik telah berkembang pesat. Pengendalian ini dilakukan dengan tujuan agar tercapai kenyamanan saat berkendara, performa kendaraan yang tinggi dan meningkatkan keselamatan ketika berkendara meskipun pada kondisi kritis agar dapat meminimalisir kecelakaan dari kendaraan. Kendaraan yang jungkir balik atau rollover adalah salah satu keadaan yang sering terjadi ketika kendaraan berada pada kondisi kritis. Pada skripsi ini desain pengendali prediktif pada model kendaraan roda empat diajukan untuk menghindari terjadinya rollover meskipun kendaraan berada pada kondisi kritis. Perancangan dari desain pengendalian ini dimulai dari identifikasi yang bertujuan untuk mendapatkan karakteristik masukan dan keluaran dari pergerakan model kendaraan roda empat dengan metode least square bertingkat. Kemudian model identifikasi tersebut digunakan untuk perancangan pengendali prediktif. Tujuan dari pengendalian ini adalah menjaga agar nilai Load Transfer Ratio LTR dari model kendaraan tetap berada pada batas nilai tertentu agar tidak terjadi rollover sambil menjaga kestabilan pergerakan lateral kendaraan dengan memberikan tekanan pengereman pada tiap roda dari model kendaraan. Desain pengendali prediktif ini kemudian diuji melalui simulasi untuk melihat kemampuan dari pengendali yang telah dirancang.

---

ABSTRACTThe development of stability control in electric vehicle dynamics are growing rapidly. This control is applied to achieve comfortable situation in driving, vehicle high performance, and enhance safety of vehicle even in critical condition in order to reduce traffic accidents. Rollover is one of event that frequently happen when vehicle in critical condition. This research propose a design of model predictive control in four wheel vehicle model to prevent vehicle from rollover even in critical situation. The design started from model identification in order to get the input and output characteristic from the model with multistage least square method. Then the result of identification is used to design the predictive controller. Objective of this model predictive control is to keep the value of vehicles Load Transfer Ratio LTR at a certain range in order to prevent rollover from happening while still maintain the lateral stability of vehicle with giving braking pressure to each tire of the vehicle model. Then the design of model predictive control tested with simulation in order to see the capability of the controller. "