基于加权修正的二端口矢量网络分析仪校准方法技术

本发明专利技术公开了一种基于加权修正的二端口矢量网络分析仪校准方法，减小了连接重复性引入的随机误差的影响。包括，构建误差网络映射模型；构建两个端口的误差网络T矩阵模型，并定义二端口校准时的待测波参数之比为校准系数；测多个单端口校准件波参数，归纳线性超定方程组，求校准系数的普通最小二乘解；引入单端口校准的连接重复性误差，建立校准系数修正值线性回归方程；加权修正，确定矢量网络分析仪误差网络T矩阵；求解待测件散射矩阵的估计值。本发明专利技术引入连接重复性误差，重构误差网络映射模型。有效减小矢量网络分析仪连接重复性引入的随机误差的影响，校准精度高，校准方式灵活，用于矢量网络分析仪的校准。

【技术实现步骤摘要】
基于加权修正的二端口矢量网络分析仪校准方法
本专利技术属于仪器仪表校准
，主要涉及二端口矢量网络分析仪的校准，具体是一种基于加权修正的二端口矢量网络分析仪校准方法，用于矢量网络分析仪的校准。技术背景矢量网络分析仪是微波毫米波领域使用最广泛、功能最强大的测试仪器，而校准是其中不可或缺的关键技术。众所周知，研究人员需要选择合适的校准件组合，配合相应算法才能完成校准和误差修正，从而达到散射参数的精确测量。在众多校准技术中，SOLT校准使用特性已知的短路件(Short,S)、开路件(Open,O)、负载件(Load,L)和直通件(Thru,T)作为校准件，是目前最为常用的校准技术之一。事实上，针对高性能的二端口四通道矢量网络分析仪，基于SOLT校准件组合又可衍生出SOLR和QSOLT等校准技术，尽管所用校准件相同，但是校准效果和适用场合大有不同。SOLR技术不要求知道二端口校准件的所有信息，适合用在难以使用直通校准件的测量装置上，QSOLT技术只在矢量网络分析仪的其中一个端口上测量短路校准件、开路校准件和负载校准件，虽然减少了的单端口校准件的连接次数，但是测量误差更大了，所以常常更多的选择SOLT进行校准。当实施以上SOLT或其衍生校准时，都会测量一个二端口校准件和多个单端口校准件，使用时单端口校准需要进行测试端口的多次重复连接，以SOLT校准为例，单端口校准的重复连接达到6次之多，操作比较复杂，测量的结果也会受到随机误差的影响。现有技术中，高性能二端口矢量网络分析仪基于四通道的硬件结构，大多采用8项误差模型，至少需要求解7个校准系数，校准算法的推导过程也往往繁琐复杂。若再引入连接重复性误差，将会给非线性、多变量的校准方程组中带来新的随机误差影响，并且不同单端口校准带来的连接重复性误差必定有所差异，导致校准精度降低。针对以上问题，有必要提出一种基于数理统计思想的校准方法，不仅要易于理解、便于推导，更要保证其结果具有实际的应用参考价值。目前还没有一种精度高、推导过程简单的校准方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对矢量网络分析仪常规校准方法在精确度和灵活性上的不足，提出一种操作灵活，减小重复连接性误差的基于加权修正的二端口矢量网络分析仪校准方法。一种基于加权修正的二端口矢量网络分析仪校准方法，其特征在于，包括有如下步骤：1)根据矢量网络分析仪硬件拓扑结构建立误差网络映射模型：矢量网络分析仪上有两个测量端口，分别是1端口和2端口；两个端口上均带有接收机，用来检测1端口和2端口上的波参数信号；校准件或待测件连接在两个测量端口之间；校准件的特性已知，用于对矢量网络分析仪进行校准，求解矢量网络分析仪的误差网络；待测件的散射矩阵未知，通过矢量网络分析仪测得待测件的散射矩阵；矢量网络分析仪信号源连接1端口时，对应前向工作模式，连接2端口时，对应后向工作模式；信号源由开关切换至1端口或2端口时，激励信号在测试端口上同时产生入射波aij和反射波bij，被接收机检测得到的信号实际上是amij和bmij；下标i表示该入射波或反射波参数所在的端口，i＝1，2，下标j表示信号源连接的端口，j＝1，2，下标m表示该参数是接收机检测到的波参数信号，接收机实际检测到的波参数信号含有矢量网络分析仪的系统误差，不带下标m的信号表示理想的待测波参数信号；同时，矢量网络分析仪两端口通常有良好的隔离性，并且待测件或校准件的散射矩阵[S]测量要求矢量网络分析仪工作在线性区，因此定义1端口上的系统误差为误差网络[T10]和2端口上的系统误差为误差网络[T23]，均为线性误差网络；在矢量网络分析仪的两个测量端口之间接入待测件时，待测的波参数信号与其检测到的信号之间的映射关系，满足以下公式：式中，a1j,b1j表示信号源在1端口或者2端口激励时，1端口产生的入射波和反射波的波参数信号；am1j,bm1j表示信号源在1端口或者2端口激励时，接收机在1端口实际检测到的波参数信号；a2j,b2j表示信号源在1端口或者2端口激励时，2端口产生的入射波和反射波的波参数信号；am2j,bm2j表示信号源在1端口或者2端口激励时，接收机在2端口实际检测到的波参数信号；完成误差网络映射模型的构建；2)构建两个端口的误差网络T矩阵模型，定义二端口校准时的待测波参数之比为校准系数：在矢量网络分析仪的1端口和2端口之间接入任意一个特性已知的二端口校准件，通过测量该二端口校准件构造出误差网络T矩阵模型；基于误差网络映射模型，结合二端口校准件的散射参数定义，推导出理想的待测波参数与相应的接收机的检测值之间的对应关系，计算出1端口的误差网络[T10]和2端口的误差网络[T23]的矩阵表达式，得到两个端口的误差网络T矩阵模型；构造了三个新的校准系数x，y，z，降低了数学分析的复杂度；x表示同一端口激励下，不同端口的入射波的校准系数；y表示不同端口激励下，同一端口的入射波的校准系数；z表示不同端口激励下，不同端口的入射波的校准系数；3)通过测量多个单端口校准件归纳校准系数的线性超定方程组，求校准系数的普通最小二乘解：分别在矢量网络分析仪的1端口和2端口接入单端口校准件，首先在矢量网络分析仪的1端口测量K个单端口校准件，然后在2端口测量L个单端口校准件，根据误差网络映射模型，推导出K个1端口的反射系数和L个2端口的反射系数的表达式；经过整理，归纳出校准系数的线性超定方程组，求解此线性超定方程组，计算得到校准系数的普通最小二乘解；4)引入连接重复性误差，建立校准系数的修正值的线性回归方程：首先引入连接重复性的随机误差矩阵，重新建立误差网络映射模型，称作引入连接重复性误差的误差网络映射模型；然后用此误差网络映射模型，再次推导出1端口的反射系数和2端口的反射系数的新的表达式，假设两个端口的反射系数的新的表达式中待求的校准系数与校准系数的普通最小二乘解非常接近，相差一个很小的修正值；用校准系数的普通最小二乘解与校准系数的修正值的和替代引入连接重复性误差的校准系数，经过整理，归纳出校准系数的修正值的线性回归方程；5)经过加权回归分析，确定出矢量网络分析仪的误差网络T矩阵模型：对校准系数的修正值的线性回归方程进行加权回归分析，假设连接重复性引入的随机误差矩阵中的各元素之间相互独立，将由其传递至线性回归方程的随机误差的协方差矩阵的逆作为校准系数的修正值的权重矩阵，计算出校准系数的修正值，此修正值与校准系数的普通最小二乘解相加，得出修正后的校准系数的加权最小二乘解，根据步骤2)中定义的校准系数和构建的两个端口的误差网络T矩阵模型，计算得出矢量网络分析仪的误差网络T矩阵模型；6)求解待测件散射矩阵的估计值：执行步骤1)-5)得到的矢量网络分析仪的误差网络T矩阵[T10]和[T23]，在矢量网络分析仪两个测量端口之间接入一个二端口待测件，根据接收机检测到的波参数信号，利用矢量网络分析仪的误差网络T矩阵[T10]和[T23]，再做误差修正，估计出校准后的待测件散射矩阵[S]，该待测件的散射矩阵为：<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于加权修正的二端口矢量网络分析仪校准方法，其特征在于，包括有如下步骤：/n1)根据矢量网络分析仪硬件拓扑结构建立误差网络映射模型：矢量网络分析仪上有两个测量端口，分别是1端口和2端口；两个端口上均带有接收机，用来检测1端口和2端口上的波参数信号；校准件或待测件连接在两个测量端口之间；校准件的特性已知，用于对矢量网络分析仪进行校准，求解矢量网络分析仪的误差网络；待测件的散射矩阵未知，通过矢量网络分析仪测得待测件的散射矩阵；矢量网络分析仪信号源连接1端口时，对应前向工作模式，连接2端口时，对应后向工作模式；信号源由开关切换至1端口或2端口时，激励信号在测试端口上同时产生入射波a

【技术特征摘要】
1.一种基于加权修正的二端口矢量网络分析仪校准方法，其特征在于，包括有如下步骤：
1)根据矢量网络分析仪硬件拓扑结构建立误差网络映射模型：矢量网络分析仪上有两个测量端口，分别是1端口和2端口；两个端口上均带有接收机，用来检测1端口和2端口上的波参数信号；校准件或待测件连接在两个测量端口之间；校准件的特性已知，用于对矢量网络分析仪进行校准，求解矢量网络分析仪的误差网络；待测件的散射矩阵未知，通过矢量网络分析仪测得待测件的散射矩阵；矢量网络分析仪信号源连接1端口时，对应前向工作模式，连接2端口时，对应后向工作模式；信号源由开关切换至1端口或2端口时，激励信号在测试端口上同时产生入射波aij和反射波bij，被接收机检测得到的信号实际上是amij和bmij；下标i表示该入射波或反射波参数所在的端口，i＝1，2，下标j表示信号源连接的端口，j＝1，2，下标m表示该参数是接收机检测到的波参数信号，接收机实际检测到的波参数信号含有矢量网络分析仪的系统误差，不带下标m的信号表示理想的待测波参数信号；同时，矢量网络分析仪两端口通常有良好的隔离性，并且待测件或校准件的散射矩阵[S]测量要求矢量网络分析仪工作在线性区，因此定义1端口上的系统误差为误差网络[T10]和2端口上的系统误差为误差网络[T23]，均为线性误差网络；
在矢量网络分析仪的两个测量端口之间接入待测件时，待测的波参数信号与其检测到的信号之间的映射关系，满足以下公式：






式中，a1j,b1j表示信号源在1端口或者2端口激励时，1端口产生的入射波和反射波的波参数信号；am1j,bm1j表示信号源在1端口或者2端口激励时，接收机在1端口实际检测到的波参数信号；a2j,b2j表示信号源在1端口或者2端口激励时，2端口产生的入射波和反射波的波参数信号；am2j,bm2j表示信号源在1端口或者2端口激励时，接收机在2端口实际检测到的波参数信号；
完成误差网络映射模型的构建；
2)构建两个端口的误差网络T矩阵模型，定义二端口校准时的待测波参数之比为校准系数：在矢量网络分析仪的1端口和2端口之间接入任意一个特性已知的二端口校准件，通过测量该二端口校准件构造出误差网络T矩阵模型；基于误差网络映射模型，结合二端口校准件的散射参数定义，推导出理想的待测波参数与相应的接收机的检测值之间的对应关系，计算出1端口的误差网络[T10]和2端口的误差网络[T23]的矩阵表达式，得到两个端口的误差网络T矩阵模型；构造了三个新的校准系数x，y，z，降低了数学分析的复杂度；x表示同一端口激励下，不同端口的入射波的校准系数；y表示不同端口激励下，同一端口的入射波的校准系数；z表示不同端口激励下，不同端口的入射波的校准系数；
3)通过测量多个单端口校准件归纳校准系数的线性超定方程组，求校准系数的普通最小二乘解：分别在矢量网络分析仪的1端口和2端口接入单端口校准件，首先在矢量网络分析仪的1端口测量K个单端口校准件，然后在2端口测量L个单端口校准件，根据误差网络映射模型，推导出K个1端口的反射系数和L个2端口的反射系数的表达式；经过整理，归纳出校准系数的线性超定方程组，求解此线性超定方程组，计算得到校准系数的普通最小二乘解；
4)引入连接重复性误差，建立校准系数的修正值的线性回归方程：首先引入连接重复性的随机误差矩阵，重新建立误差网络映射模型，称作引入连接重复性误差的误差网络映射模型；然后用此误差网络映射模型，再次推导出1端口的反射系数和2端口的反射系数的新的表达式，假设两个端口的反射系数的新的表达式中待求的校准系数与校准系数的普通最小二乘解非常接近，相差一个很小的修正值；用校准系数的普通最小二乘解与校准系数的修正值的和替代引入连接重复性误差的校准系数，经过整理，归纳出校准系数的修正值的线性回归方程；
5)经过加权回归分析，确定出矢量网络分析仪的误差网络T矩阵模型：对校准系数的修正值的线性回归方程进行加权回归分析，假设连接重复性引入的随机误差矩阵中的各元素之间相互独立，将由其传递至线性回归方程的随机误差的协方差矩阵的逆作为校准系数的修正值的权重矩阵，计算出校准系数的修正值，此修正值与校准系数的普通最小二乘解相加，得出修正后的校准系数的加权最小二乘解，根据步骤2)中定义的校准系数和构建的两个端口的误差网络T矩阵模型，计算得出矢量网络分析仪的误差网络T矩阵模型；
6)求解待测件散射矩阵的估计值：执行步骤1)-5)得到的矢量网络分析仪的误差网络T矩阵[T10]和[T23]，在矢量网络分析仪两个测量端口之间接入一个二端口待测件，根据接收机检测到的波参数信号，利用矢量网络分析仪的误差网络T矩阵[T10]和[T23]，再做误差修正，估计出校准后的待测件散射矩阵[S]，该待测件的散射矩阵为：



式中，上标“D”代表待测件；表示1端口激励时，接收机在1端口上检测到的波参数信号；表示1端口激励时，接收机在2端口上检测到的波参数信号；表示2端口激励时，接收机在1端口上检测到的波参数信号；表示2端口激励时，接收机在2端口上检测到的波参数信号；[SD]表示该待测件校准后的散射矩阵，其中包含四个校准后的散射参数；
完成基于加权修正的二端口矢量网络分析仪的校准，然后测量待测件并求解其散射矩阵。


2.根据权利要求1所述一种基于加权修正的二端口矢量网络分析仪校准方法，其特征在于，步骤2)中所述的定义二端口校准时的待测波参数之比为校准系数，包括有如下步骤：
2.1构建误差网络T矩阵模型：在矢量网络分析仪的1端口和2端口之间接入任意一个特性已知的二端口校准件，通过测量该校准件的波参数，构造出误差网络T矩阵模型；基于步骤1)建立的误差网络映射模型，结合二端口校准件的散射参数定义，推导出理想的待测波参数与相应的接收机的检测值之间的对应关系，计算出1端口的误差网络[T10]和2端口的误差网络[T23]的矩阵表达式，得到两个端口的误差网络模型T矩阵模型分别为：






式中，波参数上标“T”代表二端口校准，表示1端口激励时，1端口产生的波参数信号；x、y和z表示校准系数；表示输入反射系数，表示反向传输系数，表示正向传输系数，表示输出反射系数；表示1端口激励时，接收机在1端口上检测到的波参数信号；表示1端口激励时，接收机在2端口上检测到的波参数信号；表示2端口激励时，接收机...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵伟，张涛，郭钊，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61