Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kondisi pasca bencana adalah sebuah kondisi darurat yang membutuhkan pertolongan pertama dari tim penyelamat. Oleh karena itu, dikembangkan pemanfaatan radar yang digunakan untuk mendeteksi manusia dalam kondisi pasca-bencana. Sayangnya, banyaknya parameter yang mempengaruhi pengklasifikasian membatasi pemakaian radar 24 GHz seperti reruntuhan yang menutupi manusia. Oleh karena itu, radar dengan frekuensi yang lebih tinggi dimanfaatkan dengan frekuensi 77 GHz yaitu sinyal milimeter. Metode seperti deep learning dan backpropagation neural network sudah diterapkan pada penelitian-penelitian sebelumnya menggunakan radar sinyal milimeter. Namun, tingkat akurasi dari klasifikasi kelas dari makhluk hidup hanya mencapai 49% dengan jumlah klasifikasi 2 kelas dan 32% dengan jumlah klasifikasi 3 kelas. Oleh karena itu, dikembangkan kembali dengan metode Convolutional Neural Network. Akurasi yang didapatkan meningkat hingga mencapai 99% untuk klasifikasi 2 kelas dan 3 kelas. Namun akurasinya menurun untuk klasifikasi kelas yang lebih banyak hingga 68%. Skripsi ini mengajukan metode 3D-Convolutional Neural Network guna meningkatkan resolusi dari data yang diberikan dalam pelatihan dari model untuk meningkatkan akurasi pada klasifikasi kelas dengan model yang diajukan.

---

The post-disaster condition is an emergency that requires immediate first aid from rescue teams. Therefore, the use of radar has been developed to detect humans in post-disaster conditions. Unfortunately, the numerous parameters affecting classification, such as rubble covering humans, limit the use of 24 GHz radar. Consequently, higher frequency radar, specifically 77 GHz millimeter-wave signals, is utilized. Methods like deep learning and backpropagation neural networks have been applied in previous studies using millimeter-wave radar signals. However, the classification accuracy for living beings reached only 49% for two-class classification and 32% for three-class classification. Therefore, the method was further developed using Convolutional Neural Networks (CNN). The accuracy achieved improved to 99% for both two-class and three-class classifications, but it decreased to 68% for classifications with more classes. This thesis proposes the use of a 3D-Convolutional Neural Network method to enhance the resolution of the data used in model training, aiming to improve the accuracy of class classification with the proposed model."

"Komunikasi mmWave merupakan komunikasi yang menjanjikan dan menarik bagi kalangan akademik dan industri karena ketersediaan spektrum yang berlimpah, akan tetapi spektrum mmWave mmiliki karakteristik kanal propagasi yang buruk. Teknik beamforming dengan perarahan yang tinggi menjadi solusi yang efektif untuk hal tersebut. Penggunaan teknik tersebut memiliki masalah waktu tunda yang tinggi dalam mekanisme initial access (IA). Hal ini dapat berdampak pada kinerja yang buruk untuk dapat mendukung implementasinya di teknologi komunikasi saat ini, yaitu 5G low end-to-end latency. Metode meta-heuristic dengan menggunakan algoritma Genetic Algorithm (GA) merupakan salah satu metode yang telah dilakukan untuk menyelsaikan permaslahan tersebut. Namun, kinerja yang dihasilkan belum cukup baik dan masih dilakukan penelitian untuk menghasilkan peningkatan kinerja waktu tunda terbaik dengan meninjau pada algoritma berbasis alam. Pada penelitian ini, kami melakukan perancangan dan penentuan suatu algoritma berdasarkan algoritma berbasis alam yang memiliki kinerja lebih baik dari GA yang telah dilakukan untuk kasus IA pada komunikasi mmWave. Algoritma yang telah dirancang dan ditentukan adalah algoritma hybrid genetic algorithm and particle swarm optimization (HGAPSO). Hasil kinerja algoritma tersebut menunjukkan nilai kapasitas terbaik (Gbit/s) dan waktu tunda yang cukup rendah (jumlah iterasi) dibandingkan algoritma GA yang telah diajukan dan particle swarm optimization (PSO). Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa HGAPSO merupakan algoritma yang memiliki kinerja lebih baik dari GA yang telah diajukan dan dapat menjadi algoritma alternatif untuk kasus IA pada komunikasi mmWave.

---

MmWave communication is a promising and attractive communication for academic and industry because of the abundant available spectrum, but mmWave spectrum has poor propagation channel characteristics. High beamforming technique is an effective solution for the problem. The technique has a high delay in the initial access (IA) mechanism. This can have an impact on bad performance to be able to support its implementation in current communication technology, namely 5G low end-to-end latency. The meta-heuristic method using the Genetic Algorithm (GA) is one of the methods that have been used to solve the IA problem. However, the performance result is not good enough and research is still being carried out to produce the best delay time performance improvement by using nature inspired algorithms. In this research, we design and determine an algorithm based on nature inspired algorithms that have better performance than the GA that has been proposed for the IA case in mmWave communication. The algorithm that has been designed and determined are the hybrid genetic algorithm and particle swarm optimization (HGAPSO). The performance of the algorithm shows the best capacity value (Gbit/s) and the delay time is quite low (number of iterations) compared to the GA algorithm that has been proposed and particle swarm optimization (PSO). Therefore, it can be concluded that HGAPSO is an algorithm that has better performance than the GA that has been proposed and can be alternative algorithm for the IA case in mmWave communication."

"This book collects one of the global premier scientific gatherings on telecommunications, signal processing, data networks, security, and optimization. It presents the proceedings of the International Telecommunications Conference 2017 (ITelCon 2017), held in Istanbul, Turkey from December 28 to 29, 2017.The proceedings include state-of-the-art studies that highlight major advances in the field of telecommunications and related branches. In addition, some of the contributions form the basis for 5G and beyond studies and standardization processes.The ITelCon conference brings together industry and academia participants from around the globe and promotes research, development, and applications in the field of telecommunications. It includes a far-reaching program supported by a variety of technical tracks on research, development, technology, design, services, and applications. The primary audience of ITelCon includes academics, experts and professionals from industry, as well as researchers in the field of telecommunications and relevant subfields."