Paling banyak satu email per minggu. Berhenti kapan saja dengan satu klik.
Transkrip
Narasi lengkap video ini. Kalimat yang sedang diucapkan disorot saat video diputar; klik kalimat untuk melompat ke sana.
Tampilkan transkrip
Pembuka
Inilah hasil akhirnya, simulator jaringan seluler 5G yang kita tulis sendiri. Lengkap dengan 6 sel tetangga yang mengganggu, fading yang membuat sinyal naik turun setiap milidetik, dan perhitungan SINR serta trupu tiap user. Ayo kita mulai. Halo, selamat datang di episode kedua seri alokasi sumber daya 5G dengan Deep Reinforcement Learning. Untuk melatih agen kecerdasan buatan, kita butuh simulator yang cukup realistis. Posisi user berbeda-beda, sinyal terhalang gedung, fading karena pantulan, dan interferensi dari sel tetangga. Hari ini kita membangunnya.
Langkah 1: Sel, user & shadowing
Buat file jaringan.py dengan kelas jaringan. Sel kita berjari-jari 500 meter, dikelilingi 6 stasiun pangkalan tetangga dalam tata letak heksagonal. Fungsi reset menyebar 8 user secara acap merata di dalam sel, lalu menambahkan shadowing log normal 6dB karena halangan gedung, sehingga user yang jaraknya sama bisa punya kualitas sinyal berbeda. Kita juga menghitung gain dari setiap user ke setiap stasiun tetangga.
Langkah 2: Fading, interferensi & SINR
Fungsi langkah memajukan simulasi satu slot. Fading rally dimodelkan sebagai proses autoregresif order 1 dengan korelasi 0,95, sehingga kanal berubah perlahan, bukan melompat acak. Setiap stasiun tetangga aktif di setiap RB dengan peluang 50%, menghasilkan interferensi yang berubah-ubah. Fungsi SINR menghitung sinyal dibagi interferensi plus draw untuk semua user dan semua RB, dan fungsi layani menghitung bit yang diterima tiap user serta energi pancar untuk satu keputusan alokasi.
Langkah 3: Simulasi satu detik
Buat file uji underscore jaringan .py, simulasikan 2000 slot, atau 1 detik, lalu jalankan. User terdekat di 193 meter punya SINR rata-rata 25,3 desibel dan 2,37 megabit per detik per RB. User di tepi sel jauh lebih lemah, satu user bahkan minus 2 desibel dengan hanya 0,19 megabit per detik per RB, karena dekat dengan stasiun tetangga. Median SINR seluruh user 5,4 desibel. Sistem ini dibatasi interferensi, seperti jaringan seluler sungguhan. Mari lihat grafiknya.
“s. Langkah 4: Peta sel, COF & fading
Peta sel memperlihatkan warna user, kuning dekat menara, ungu di tepi yang dekat sel tetangga. CDF SINR menunjukkan perbedaan kualitas antar user mencapai 20 desibel. Grafik kanan memperlihatkan SINR 1RB yang naik turun belasan desibel dalam hitungan mili detik akibat fading. Penjadwal yang cerdas memanfaatkan puncak-puncak fading ini.
Selesai!
Selesai. Kita sudah membangun simulator jaringan seluler dengan shadowing, fading rally berkorelasi, interferensi sel tetangga, SINR, dan throughput. Di episode berikutnya kita menulis penjadwal pembanding, round robin, max separate eye, proportional fair, dan water filling. Sedang menyusun skripsi, tesis, atau riset di bidang telekomunikasi dan kecerdasan buatan? Cerdas inovasi digital membantu implementasi riset jaringan seluler, dari simulator 5G, model kanal dan SINR, penjadwal proportional fair dan water filling, sampai di pre-inforcement learning dengan PyTorch, serta membuka kursus pemrograman Python untuk teknik elektro dan telekomunikasi. Ingin menguasai seluruh seri ini? Dari konsep resource block sampai evaluasi efisiensi energi agen The QN? Semua 6 episode, lengkap dengan PDF panduan langkah demi langkah dan source code, tersedia untuk pelanggan tutorial premium. Berlangganan mulai Rp69.000 per bulan, hemat 28% dengan paket 12 bulan, atau sekali bayar Rp999.000 untuk akses seumur hidup. Mau satu kelas saja? Beli kelas satuan dengan akses selamanya. Langganan sekarang di halaman premium cerdasinovasidigital.com Hubungi WhatsApp kami, atau kunjungi cerdasinovasidigital.com Terima kasih telah menonton, sampai jumpa di episode berikutnya.
Tanya materi kelas
Ketik pertanyaan atau kata kunci; kami carikan bagian episode ini yang menjelaskannya dan lompatkan videonya ke sana.
Catatan saya
Catatan disimpan bersama menit video saat ini dan hanya terlihat oleh Anda.
Tanya jawab
Bingung di salah satu langkah? Tanyakan di sini; pengajar dan peserta lain bisa menjawab.
Belum ada pertanyaan.
Pengajar
Tim Cerdas Inovasi Digital
Pengembang software, engineer BIM & 3D, dan praktisi AI
53 kelas video1.290 episode
Sehari-hari kami mengerjakan software, model BIM, game, dan otomasi AI untuk klien, lalu menjadikan pengalaman praktik itu kelas langkah demi langkah: setiap langkah diperlihatkan di layar dan dilengkapi panduan PDF.
