專利名稱：矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的改進校準(zhǔn)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及矢量網(wǎng)絡(luò)分析器，更具體地說，涉及用于矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的改進校準(zhǔn)方法。
問題在于盡管矢量網(wǎng)絡(luò)分析器提供極佳的結(jié)果，但校準(zhǔn)是對測量中所用的每個準(zhǔn)確的頻率步長進行的。例如，如果矢量網(wǎng)絡(luò)分析器具有從25MHz至2500MHz的可能頻率測量范圍，其中以100kHz為頻率步長，那么要收集每個頻率步長的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)則需要3×24751＝74253次校準(zhǔn)測量，這還沒有考慮用于噪聲降低的多次測量。如此之大的測量數(shù)量需要過長的時間用于校準(zhǔn)步驟。因此，取而代之的是在指定的測量范圍、例如500.5MHz至1011.5MHz上來進行校準(zhǔn)，這樣僅需要3×5110＝15330次校準(zhǔn)測量。不過，當(dāng)諸如起始頻率、停止頻率、頻率點數(shù)量、頻率分辨率等任何頻率參數(shù)被用戶改變時，必須重新校準(zhǔn)矢量網(wǎng)絡(luò)分析器。許多用戶不需要極精確的測量，并且對于每次頻率變量改變、哪怕是細微改變都要重新校準(zhǔn)矢量網(wǎng)絡(luò)分析器，他們感到極為麻煩且費時。因此，用戶可在沒有任何校準(zhǔn)的情況下進行操作或者選擇付出時間和精力來得到極佳的校準(zhǔn)之間進行選擇。
同時，先有的矢量網(wǎng)絡(luò)分析器要求低相位噪聲和低幅度噪聲測量，尤其是對于校準(zhǔn)測量。如果存在任何有效噪聲，例如矢量網(wǎng)絡(luò)分析器中的低成本硬件可能出現(xiàn)的情況，則要進行大量測量，并且大量地求平均以降低噪聲的影響，在需要進行的校準(zhǔn)測量數(shù)量上又增加了另一個乘數(shù)。
需要一種矢量網(wǎng)絡(luò)分析器，它提供精確度以及操作的便捷性，即使在使用低成本硬件的情況下也是如此。
通過結(jié)合所附權(quán)利要求書及附圖
來閱讀以下詳細說明，本發(fā)明的目的、優(yōu)點及其它新穎特性將會顯而易見。
圖2是采用根據(jù)本發(fā)明的稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進行的測量過程的流程圖。
校準(zhǔn)期間，在矢量網(wǎng)絡(luò)分析器10可調(diào)諧到的每個頻率點上，例如25MHz至2500MHz范圍上100kHz的步長，可能對諸如短路、開路及特性阻抗等若干參考阻抗中的每一個取得并記錄返回數(shù)據(jù)—幅度和相位。它會使大量的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)存儲在矢量網(wǎng)絡(luò)分析器10中，如上所述，并且需要大量時間來收集數(shù)據(jù)。以下公開的改進校準(zhǔn)方法的優(yōu)點在于在整個可調(diào)諧范圍或者至少大于矢量網(wǎng)絡(luò)分析器10的一組特定測量所希望的范圍上，使用稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，也就是說，減少了所要求存儲的數(shù)據(jù)量并極大地減少了校準(zhǔn)所需的時間，同時仍提供極佳的測量結(jié)果?？梢詢H通過在校準(zhǔn)期間測量較少的頻率點、例如每第N個頻率步長(例如5MHz步長，得到3×496＝1488個校準(zhǔn)數(shù)據(jù)點)，或者通過采用眾所周知的技術(shù)對每個矢量網(wǎng)絡(luò)分析器頻率點上的測量的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)進行壓縮—對緩慢變化的數(shù)據(jù)尤為有效，從而實現(xiàn)這個方法。
然后，可利用內(nèi)插法從稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)中重新創(chuàng)建校正任何給定測量頻率步長的測量結(jié)果所需的詳細校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，所用的內(nèi)插法與獲取稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的方法一致。它極大地減少了執(zhí)行“校準(zhǔn)”時需要保存的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)量，從而也減少了時間。更為重要的是，時間節(jié)省不僅僅因為減少的數(shù)據(jù)，還因為大大減少了調(diào)諧和設(shè)置時間，因為需要的頻率點減少了。眾多內(nèi)插法之一是用于重新創(chuàng)建更精確校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的基于多項式模型的內(nèi)插法和最小二乘方估算，下面將會更詳細的說明。
也可使用不同精確度的校準(zhǔn)“工廠校準(zhǔn)”是半永久存儲的一組校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，在矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的制造過程中產(chǎn)生；以及“用戶校準(zhǔn)”，它或者在每次使用執(zhí)行，或者從最近現(xiàn)場執(zhí)行的校準(zhǔn)中保存。每種測量結(jié)果校準(zhǔn)都可使用從稀疏校準(zhǔn)測量中產(chǎn)生的內(nèi)插數(shù)據(jù)。工廠校準(zhǔn)提供適當(dāng)?shù)木_度，而用戶校準(zhǔn)則提供良好到極佳的精確度。
如圖2所示，測量過程包括測量頻率設(shè)置步驟24，在其中建立測量參數(shù)，例如起始頻率、停止頻率以及頻率步長。這些測量參數(shù)與稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)一起被輸入諸如曲線擬合算法的內(nèi)插步驟26，其中，稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)可覆蓋儀器的整個頻率寬度，并且至少包括測量參數(shù)所建立的頻率范圍，以便產(chǎn)生測量頻率范圍的詳細校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。測量參數(shù)還被輸入到測量步驟28，在這個步驟中獲得被測裝置或系統(tǒng)的測量，以便產(chǎn)生未校正的測量系數(shù)。來自內(nèi)插步驟26的詳細校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集被輸入到本領(lǐng)域中眾所周知的系統(tǒng)誤差模型步驟30，以便產(chǎn)生詳細的系統(tǒng)誤差集。詳細系統(tǒng)誤差集和未校正測量系數(shù)被輸入到本領(lǐng)域眾所周知的校正引擎步驟32，以便提供校正的測量系數(shù)。
或者，內(nèi)插步驟26’也可移動到系統(tǒng)模型誤差步驟30’之后，在這種情況下，系統(tǒng)模型誤差步驟提供應(yīng)用了曲線擬合算法的稀疏系統(tǒng)誤差集，以便獲得輸入到校正引擎步驟32的詳細系統(tǒng)誤差集。
對于諸如測試端口和傳輸端口之間的雙端口測量，稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集具有六個校準(zhǔn)測量結(jié)果，與單端口測量的三個校準(zhǔn)測量結(jié)果相對。
使用來自稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的內(nèi)插詳細校準(zhǔn)數(shù)據(jù)允許用戶進行的任何校準(zhǔn)自動擴展以覆蓋大于即時所需的頻率范圍，并可包含矢量網(wǎng)絡(luò)分析器10的整個范圍，如上所述。如果用戶在這種校準(zhǔn)之后改變?nèi)魏螠y量參數(shù)，矢量網(wǎng)絡(luò)分析器10不需要重新校準(zhǔn)，因此它在改變頻率設(shè)置時保持在校準(zhǔn)狀態(tài)。它為用戶提供了一種矢量網(wǎng)絡(luò)分析器10，這種矢量網(wǎng)絡(luò)分析器10在它被用于現(xiàn)場時所需的校準(zhǔn)少得多。
當(dāng)?shù)统杀緶y量硬件用于矢量網(wǎng)絡(luò)分析器10時，以下所述內(nèi)插的曲線擬合法產(chǎn)生精確的結(jié)果，即使在因噪聲校準(zhǔn)測量而存在大量隨機誤差的情況下也是如此。已經(jīng)表明，得到的校準(zhǔn)避免了隨機誤差，就像在每個頻率點進行了多次測量并對其進行了平均一樣。即使在所有可能的頻率點而不僅僅是稀疏頻率點上得到被比較的“未平均噪聲校準(zhǔn)”數(shù)據(jù)并將其壓縮以得到稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，仍能達到這種改善。所得到的由用戶進行的測量仍包含出現(xiàn)在測量中的噪聲，但是結(jié)果沒有被噪聲校準(zhǔn)數(shù)據(jù)進一步損害。
參數(shù)多項式曲線擬合方案可用于稀疏數(shù)據(jù)點的內(nèi)插，如上所述。假定遵循以下多項式模型P(x)＝a0+a1x+a2x2+...+akxk對于N個觀察點{P(x1)P(x2)...P(xN)}＝PP＝DA其中，D是數(shù)據(jù)點{(lx1...x1k)(lx2...x2k)...(lxN...xNk)}的集合以及A是系數(shù){a0a1...ak}的集合。通常k＝3以及N＝(k+1)+2k。
多項式模型的最小最小二乘方解為A＝(D’D)-1D’P對于均勻分隔的計算數(shù)據(jù){x1x2...XN}，其中xm＝mD＝{(11...1k)(12...2k)...(1N...Nk)}因此可預(yù)先計算R＝(D’D)-1D’，從而多項式矢量A可以簡單地表示為
A＝RP所推導(dǎo)的多項式參數(shù)矢量A最適合計算范圍[x1+kx1+2k]中的內(nèi)插數(shù)據(jù)，其中，x1+k和x1+2k是稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)點的頻率指數(shù)。為了密切跟蹤數(shù)據(jù)變化，每隔(k+1)個內(nèi)插單位對矢量A進行更新。在頻率y上，其中x1+k≤y≤x1+2k，任何數(shù)據(jù)均可計算為x＝(y-x1)/U+1 其中U＝xi+1-XiP(x)＝[1xx2...xk]A這樣，本發(fā)明通過獲取矢量網(wǎng)絡(luò)分析器所覆蓋的寬頻率范圍上的稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，通過在較小指定測量頻率范圍上進行測量，通過利用來自每個測量頻率的稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)進行內(nèi)插得到詳細系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)，以及通過用相應(yīng)的詳細系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)來校正測量，從而提供矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的改進校準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.一種校準(zhǔn)下述類型的矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的改進方法，所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析器在小于所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的總頻率范圍的用戶指定測量頻率范圍上以離散頻率步長進行測量，并采用從參考阻抗產(chǎn)生的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)來校正所述測量，所述方法包括以下步驟將所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的校準(zhǔn)頻率范圍上的稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)存儲為所述校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，所述校準(zhǔn)頻率范圍大于所述用戶指定測量頻率范圍；對于所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析器進行的每個測量，利用所述稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)進行內(nèi)插得到詳細系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)；以及采用所述詳細系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)校正每個測量，以便提供校準(zhǔn)的測量。
2.如權(quán)利要求1所述的改進方法，其特征在于所述存儲步驟包括以下步驟獲取在所述校準(zhǔn)頻率范圍上所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的每第N個離散頻率步長上從所述參考阻抗產(chǎn)生的測量，作為所述稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)。
3.如權(quán)利要求1所述的改進方法，其特征在于所述存儲步驟包括以下步驟獲取所述校準(zhǔn)頻率范圍內(nèi)所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的每個離散頻率步長的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)；以及壓縮所述校準(zhǔn)數(shù)據(jù)以產(chǎn)生所述稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)。
4.如權(quán)利要求1、2或3所述的改進方法，其特征在于所述內(nèi)插步驟包括以下步驟將曲線擬合算法應(yīng)用于所述稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，以便獲得每個測量頻率的詳細校準(zhǔn)數(shù)據(jù)；以及從所述詳細校準(zhǔn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生所述詳細系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)。
5.如權(quán)利要求4所述的改進方法，其特征在于所述校準(zhǔn)頻率范圍等于所述總頻率范圍。
6.如權(quán)利要求4所述的改進方法，其特征在于所述曲線擬合算法是參數(shù)多項式曲線擬合算法。
7.如權(quán)利要求1、2或3所述的改進方法，其特征在于所述內(nèi)插步驟包括以下步驟從所述稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生稀疏系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)；以及將曲線擬合算法應(yīng)用于所述稀疏系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)，以便獲得所述詳細系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)。
8.一種校準(zhǔn)下述類型的矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的改進方法，所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析器在小于所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的總頻率范圍的用戶指定測量頻率范圍上以離散頻率步長進行測量，并采用從參考阻抗產(chǎn)生的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)來校正所述測量，所述方法包括以下步驟將所述總頻率范圍上的稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的原始集合存儲為所述校準(zhǔn)數(shù)據(jù)；將校準(zhǔn)頻率范圍上的稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的精煉集合存儲為所述校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，所述校準(zhǔn)頻率范圍大于所述用戶指定測量頻率范圍但小于所述總頻率范圍；對于所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析器進行的每個測量，利用稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的所述原始集合和稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的所述精煉集合中所選的一個進行內(nèi)插得到詳細系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)；以及采用所述詳細系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)來校正每個測量，以便提供校準(zhǔn)的測量。
9.如權(quán)利要求8所述的改進方法，其特征在于所述存儲步驟均包括以下步驟獲取在稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的所述原始集合的所述總頻率范圍上以及稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的所述精煉集合的所述校準(zhǔn)頻率范圍上所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的每第N個離散頻率步長上從所述參考阻抗產(chǎn)生的測量。
10.如權(quán)利要求8所述的改進方法，其特征在于所述存儲步驟均包括以下步驟獲取稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的所述原始集合的所述總頻率范圍中以及稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的所述精煉集合的所述校準(zhǔn)頻率范圍中所述矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的每個離散頻率步長上的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)；以及壓縮所述校準(zhǔn)數(shù)據(jù)以產(chǎn)生所述稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)。
11.如權(quán)利要求8、9或10所述的改進方法，其特征在于所述內(nèi)插步驟包括以下步驟將曲線擬合算法應(yīng)用于所述稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)中所述所選的一個，以獲得每個測量頻率的詳細校準(zhǔn)數(shù)據(jù)；以及從所述詳細校準(zhǔn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生所述詳細系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)。
12.如權(quán)利要求11所述的改進方法，其特征在于所述曲線擬合算法是參數(shù)多項式曲線擬合算法。
13.如權(quán)利要求8、9或10所述的改進方法，其特征在于所述內(nèi)插步驟包括以下步驟從所述稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)中所述所選的一個產(chǎn)生稀疏系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)；以及將曲線擬合算法應(yīng)用于所述稀疏系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)，以便獲得所述詳細系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)。
全文摘要
矢量網(wǎng)絡(luò)分析器的改進校準(zhǔn)方法存儲稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，利用從矢量網(wǎng)絡(luò)分析器進行的每個測量的稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)進行內(nèi)插得到系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)，以及從每個測量頻率上的系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)和未校正測量數(shù)據(jù)創(chuàng)建校準(zhǔn)的測量數(shù)據(jù)。可通過測量大于指定測量頻率范圍的校準(zhǔn)頻率范圍上每第N個頻率步長，或者通過測量校準(zhǔn)頻率范圍上的每個頻率步長并壓縮所得到的測量數(shù)據(jù)，從而產(chǎn)生稀疏校準(zhǔn)數(shù)據(jù)?？赏ㄟ^使用諸如參數(shù)多項式曲線擬合算法的曲線擬合算法實現(xiàn)內(nèi)插。
文檔編號G01R27/00GK1442704SQ03120290
公開日2003年9月17日 申請日期2003年3月5日 優(yōu)先權(quán)日2002年3月5日
發(fā)明者T·C·希爾, X·陳, S·J·馬托斯, L·J·維爾曼, K·L·貝爾納德, L·F·古姆 申請人:特克特朗尼克公司