통신 시스템에서 RF 신호를 전송할 때 여러가지 Noise가 발생하게 되는데,
그 중 대표적으로 열잡음이 신호에 어떤 영향을 주는지 특성을 고려한 것이 AWGN 이다.
(대부분 RF관련 Deep Learning 논문에서 Noise 상황을 고려할 때 AWGN 가 껴있는 상황으로 가정)
AWGN이 갖는 3가지 특징
1. Additive : 가산적/부가적
- 잡음(n)이 신호(s)에 더해지는 형태.
2. White : 백색
- 모든 주파수 성분을 포함하여 '백색'이라고 불림.
- 전체 주파수 대역에 걸쳐 균일한 전력을 갖음.
- 즉 모든 주파수에서 같은 전력스펙트럼 밀도를 갖는 확률적 과정(백색 과정).
- 정상성을 가짐(시간에 따라 통계적 성질이 변하지 않음)
3. Gaussian : 가우시안/정규분포
<그림. Time Domain 에서의 Noise 분포>
- 시간 영역에서 Noise 전압 분포는 평균이 0인 가우시안 확률 분포를 갖음.