AWGN   Additive White Gaussian Noise   가산 백색 가우스 잡음, AWGN 채널

1. A W G N (가산성 백색 가우시안 잡음, Additive White Gaussian Noise)

  ㅇ 통신시스템에서, 열잡음이 신호에 영향을 주는 특성에 따라 이름붙여진 잡음

     - 가산적/부가적 (Additive)  :  `A`
     - 백색 (White)  :  `W`
     - 가우시안/정규분포 (Gaussian)  :  `G`


2. `A` :  가산적/부가적 (Additive) 의미

  ㅇ 열잡음이 신호 위에 곱하기 연산 과정 없이 단지 더해지는 형태를 취하기 때문
     - 모든 통신 채널에 항상 가산적으로 부가됨
        . 이는, 대부분의 통신시스템에서 나타나는 특징 임

        

     * 즉, 이러한 채널의 주파수응답 특성은,
        . 진폭응답 특성 : 편평 (Flat)
        . 위상응답 특성 : 선형 (Linear)
     * 따라서, 무왜곡 채널(진폭왜곡,위상왜곡이 없음) 임


3. `W` :  백색 (White)  ☞  백색 잡음(백색 과정)
  
  ㅇ 모든 주파수를 거의 다 포함하기 때문에 백색이라고 함


4. `G` :  가우시안/정규분포 (Gaussian/Normal) - 진폭 스펙트럼 분포

  ㅇ 특히, 열잡음이 갖는 `확률 분포 특성`을 주로 지칭함

     - 시간 영역 하의 잡음 전압(전류) 분포는,
        . 가우시안 확률분포(Gaussian Distribution)를 갖음
           

     - 주파수 영역 하의 전력 분포는,                             ☞ 전력 스펙트럼 밀도 참조
        . 균등 확률분포(Uniform Distribution)를 갖음
          
        . 열잡음은 약 1012 Hz  극히 높은 주파수 범위까지 일정함
           .. 단위 Hz 당, 일정한 전력스펙트럼밀도(PSD) 분포를 보이다가, 감소함


5. AWGN 모델

  ㅇ AWGN에 대한 모델링
     - 정상성 (Stationary) 랜덤 프로세스 (Random Process)로써 모델화됨   ☞ 백색 과정 참조
        . 즉, 잡음 전력이, 모든 주파수에서 일정한 Power Spectral Density (PSD)를 갖도록 함
           .. N(f) = N0/2  (-∞ < f < ∞)  
 
  ㅇ AWGN 채널 모델
     - 변조 방식을 분석하기 위한 보편적인 채널 모델로 쓰임
     * (장점)
        . 진폭 주파수응답이, 평탄 (flat), 무한 대역폭 (infinite bandwidth)으로 가정됨
        . 위상 주파수응답이, 모든 주파수에 대해 선형적임
        . 따라서, 주파수에 따라 진폭 감쇠 및 위상 왜곡 없음
        . 즉, 페이딩 없이, 단지 왜곡 만 부가됨