Analisis Perkiraan TDOA menggunakan Algoritma LMS Adaptif pada Pelacakan Paus Lodan

Abstract

AbstrakPenelitian mengenai perkiraan TDOA dalam pelacakan paus lodan telah dilakukan[1] yang menggunakan Teager-Kaiser operator dalam peningkatan akurasi perkiraan nilai TDOA untuk pelacakan paus lodan menggunakan algoritma LMS adaptif. Namun demikian, belum dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai faktor konvergensi (μ) yang tepat (cepat dan akurat) pada perkiraan TDOA menggunakan algoritma LMS adaptif untuk pelacakan paus lodan. Akan dilakukan analisis perkiraan nilai TDOA menggunakan algoritma LMS adaptif pada pelacakan posisi paus lodan dengan variasi nilai μ. Pada penelitian ini, sebagai acuan untuk menentukan nilai μ yang tepat, digunakan hasil pelacakan paus pada penelitian [2].Perkiraan TDOA menggunakan algoritma LMS Adaptif pertama kali dipublikasikan oleh Benesty [3]. Pendekatan yang dilakukan berdasarkan pada perkiraan tanggap impulsional dari sumber ke penerima. Pada algoritma LMS adaptif dilakukan pembaruan nilai koefisien dengan μ sebagai langkah adaptasi. Nilai TDOA diperoleh dari selisih jarak dua tanggap impulsional.Dari hasil penelitian diperoleh hasil bahwa perubahan nilai μ mempengaruhi kecepatan perkiraan TDOA menggunakan algoritma LMS adaptif. Akan tetapi, nilai μ yang tidak tepat mengakibatkan hasil pelacakan paus tidak akurat. Dari penelitian ini diperoleh nilai μ terbaik untuk perkiraan TDOA menggunakan algoritma LMS adaptif pada pelacakan posisi paus lodan adalah 0.01. Kata kunci— perkiraan TDOA, LMS adaptif, faktor konvergensi, pelacakan paus lodan AbstractResearch on TDOA estimation in sperm whale tracking has been done [1] that uses the Teager - Kaiser operator in improving accuracy the TDOA estimation using adaptive LMS algorithm on sperm whale tracking. However, further researches on the right convergence factor (μ) (fast and accurate) in TDOA estimation using adaptive LMS algorithms for sperm whale tracking have not been performed. Will be analyzed the TDOA estimation using adaptive LMS algorithm in sperm whale tracking with the variation of μ. As a reference to determine the right value of μ, the results of sperm whale tracking[2] is used.TDOA estimation using Adaptive LMS algorithm was first published by Benesty [3]. The approach taken is based on estimation of the impulse responses from source to receivers. In the adaptive LMS algorithm function updates the coefficient with μ as adaptation step. TDOA values obtained from the difference between the two impulse responses.From the results, values changing of μ affect the speed of TDOA estimation using the LMS adaptive algorithm. However, the wrong value of μ is lead to inaccurate sperm whale tracking results. The best value of μ for TDOA estimation using the LMS adaptive algorithm for sperm whale tracking is 0.01. Keywords— TDOA estimation, adaptive LMS, convergence factor, sperm whale tracking