关于加性高斯白噪声AWGN

Additive White Gaussian Noise (AWGN)

AWGN's PSD and its iDFT

AWGN_PSD.png
AWGN_PSD_iDFT.png

In words, each noise sample in a sequence is uncorrelated with every other noise sample in the same sequence. Both positive and negative value can be acquired with equal probablity, therefore, mean value of a white noise is zero.

AWGN's instant value distribution

The probability distribution of the noise samples is Gaussian with a zero mean, i.e., in time domain, the samples can acquire both positive and negative values and in addition, the values close to zero have a higher chance of occurrence while the values far away from zero are less likely to appear. This is shown in Figure below. As a result, the time domain average of a large number of noise samples is equal to zero.

AWGN_Gaussian.png

AWGN's Power

As with all densities, the value N_0 is the amount of noise power P_w per unit bandwidth B.
\begin{equation} N_0 = \frac{P_w}{B} \end{equation}
For the case of real sampling, we can plug B=F_S/2 in the above equation and the noise power in a sampled bandlimited system is given as
\begin{equation} P_w = N_0\cdot B =N_0\cdot \frac{F_S}{2} \end{equation}
Thus, the noise power is directly proportional to the system bandwidth at the sampling stage.

AWGN_Power.png

PS: 功率 P 的计算

  • 单边功率谱密度 N_0 ,对应单边带宽宽度 B=F_s/2
  • 双边功率谱密度 N_0/2 ,对应双边带宽宽度 2B=F_s
AWGN_Power_2.png

通信系统中常见的热噪声近似为白噪声(功率谱密度符合均匀分布,为一常数),且热噪声的取值恰好服从高斯分布(幅度瞬时值的取值分布符合高斯分布,即在均值两边对称分布)


白噪声和高斯噪声的区分.jpg
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