CN107884626A - 一种基于损耗因子的s参数自动化测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于损耗因子的S参数自动化测量方法，包括以下步骤：1）在PC端利用LabView建立虚拟仪器控制界面；2）通过GPIB接口连接矢量网络分析仪DAQ采集S散射参量；3）建立二端口网络S参数测量误差模型，通过实验方法确定S参数测量数值；4）根据信号流图理论，以直通、短路和延迟线作为标准，建立校准方程；5）将校准计算得到S参数，发送给远程客户端；6）通过LabView图形化界面，读取MySQL数据库中的数据；7）通过计算被测器件的损耗因子，反演S参数；通过优化测量损耗因子，提高损耗因子的测量精度。本发明提高了S散射参量测量精度，具有较强理论和应用价值。

Description

一种基于损耗因子的S参数自动化测量方法

技术领域

本发明涉及一种S参数测量方法，特别是基于损耗因子的S参数自动化测量方法，属于仪器测量技术领域。

背景技术

在高精度的微波测量技术中，为了保证测量数据的准确性和完整性，需要对被测器件或网络的数据特性进行实时检测，以避免测量误差的引入。比如设备环境周围温度变化产生温度漂移误差，网络端口阻抗不匹配产生的源失配误差，指示探针弯曲、定向耦合器产生信号泄露引起的方向性误差，负载引起的负载失配误差，电缆等网络分析仪器件的频响特性造成测试系统的频响误差，被测器件或网络中的无源器件和有源器件性能不理想，会引起端口阻抗失配，对信号的传输有一定的衰减和相移等。上述误差引起的系统测量错误会被放大且难以被发现，解决此问题的最好方法是对监测数据进行实时分析，以发现问题，及时找出原因纠正错误。

针对面对网络分析仪的测量误差问题，目前主要通过网络分析仪参数校准来实现，选择特定的线性校准方程来进行线性逼近，从而使系统误差降到最低。采用不同的校准标准，可以得到不同的独立线性方程，且方程数多于未知量的数目，并且选取不同的方程，给出的校准结果区别很大，并不能给出最优解。目前，线性校准方程的选择还没有完全解决测量系统误差问题，需要进一步进行全面而深入的研究。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于损耗因子的S参数自动化测量新方法，提高被测器件或网络S参数的测量精度和自动化水平。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：

一种基于损耗因子的S参数自动化测量方法，它包括以下步骤：

1）在PC端利用LabView建立虚拟仪器控制界面；

2）通过GPIB接口连接矢量网络分析仪DAQ数据采集卡采集S散射参量；

3）建立二端口网络S参数测量误差模型，通过实验方法确定S参数测量数值，并利用LabVIEW自动修正；

4）根据信号流图理论，以直通、短路和延迟线作为标准，建立校准方程，选择系数矩阵的条件数最小的组合，并将不同方程组合的解与直测数据进行比较，得到最精确稳定的解；

5）将校准计算得到S参数以.dat文件，通过矢量网络分析仪的LAN端口，发送给远程客户端，并保存入MySQL数据库；

6）通过LabView图形化界面，读取MySQL数据库中的数据；

7）通过计算被测器件的损耗因子，反演S参数；通过优化测量损耗因子，提高损耗因子的测量精度。

上述的基于损耗因子的S参数自动化测量方法，步骤7），具体来说，首先定义损耗因子：

前向损耗因子计算：

反向损耗因子计算：

其次，通过微波矢量网络分析仪实时获取前向和后向链路的损耗因子，调整被测器件或网络的谐振点，保证被测器件或网络性能处于最佳，最终提高S参数测量精度。

S参数，也就是散射参数。是微波传输中的一个重要参数。S12为反向传输系数，也就是隔离。S21为正向传输系数，也就是增益。S11为输入反射系数，也就是输入回波损耗，S22为输出反射系数，也就是输出回波损耗。

本发明有益效果：与现有技术相比，本发明通过微波矢量网络分析仪实时获取前向和后向链路的损耗因子，并进行优化处理，保证了被测器件或网络性能处于最佳，系统能量损耗最小，提高了S散射参量测量精度，具有较强的理论和应用价值。同时，本发明通过靠开发基于LabVIEW的自动化测试系统，将虚拟仪器测量技术与微波矢量网络分析技术结合起来，利用LabVIEW优良的图形界面，提高了二端口微波网络的自动化测量水平，具有一定的创新性和广阔的发展前景。

附图说明

图1是本发明的S参数自动化测量系统流程图；

图2是本发明的二端口网络S参数系统误差模型图；

图3是本发明的S参数测量结果图；

图4是本发明的前向链路损耗因子图；

图5是本发明的后向链路损耗因子图；

图6是本发明的S参数一维标量状态空间模型图；

图7是本发明的优化算法流程图；

图8是本发明的优化估计前、后FLF比较图；

图9是本发明的优化前、后RLF比较图。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的说明。

具体实施方式

实施例1：包括以下步骤：

1) 构建基于GPIB接口的S参数测量虚拟仪器自动化测量系统

采用C/S架构，在PC端利用LabView建立虚拟仪器控制界面，在LabVIEW虚拟仪器开发平台上，通过GPIB接口实现PC机对微波网络分析仪测试数据的读取（通过GPIB接口连接矢量网络分析仪DAQ数据采集卡采集S散射参量），利用SCPI命令对矢量网络分析仪进行控制，搭建自动化测试系统。

2）建立二端口网络S参数测量误差模型

被测器件或网络的S参数，只有在完全匹配时，测量结果才准确。在微波网络分析仪实际测量中，既有无源器件又有有源器件，通常其测试性能并不理想，端口阻抗有一定失配，对信号的传输有一定的衰减和相移，定向耦合器的隔离度也不是无限大等。使用数学方法分析网络分析仪及测试装置不理想引起的系统误差，通过实验方法确定其数值，并利用LabVIEW自动修正。

3) 测量校准方法优化

矢网在高精度测量中的频率限制问题、相位不确定问题和线性校准方程的选择问题并没有彻底解决，有必要对测量校准方法进行优化。校准方程将使测量误差系数矩阵的条件数有很大的不同，这就导致误差线性方程组的解对测量误差的敏感程度也有很大的不同。因此，需要优化校准方程。采用信号流图理论，将直通、短路和延迟线作为标准，选择系数矩阵的条件数最小的组合，并将不同方程组合的解与直测数据进行比较，以得到最精确稳定的解，将校准计算得到S参数以.dat文件，通过矢量网络分析仪的LAN端口，发送给远程客户端，并保存入MySQL数据库；通过LabView图形化界面，读取MySQL数据库中的数据。

4) 损耗因子测量优化

通过测量被测器件或网络的损耗因子，反演S参数。通过优化测量损耗因子，以提高损耗因子的测量精度。具体可采用如下方法：

首先定义损耗因子：

前向损耗因子计算：

反向损耗因子计算：

其次，通过微波矢量网络分析仪实时获取前向和后向链路的损耗因子，调整被测器件或网络的谐振点，保证被测器件或网络性能处于最佳，最终提高S参数测量精度。

实施例2：在二端口微波网络测量过程中，随机误差是引起测量误差的主要因素之一，并导致S参数不满足能量守恒定理。因此，定义S参数前向、后向损耗因子，直观反映测量系统能量损耗分布情况。同时，通过构建频域测量系统方程，采用优化估计，有效地降低了损耗因子，提高了数据测量精度：

（1）选用N型校准件AV20201在300KHz-9GHz全频段内，对矢量网络分析仪AV3629A进行SOLT(Short-Open-Load-Through) 全双端口校准，通过系统误差项修正运算，消除系统误差项对测量结果的影响。使用AV3629A对通频带为3.93GHz-4.88GHz的同轴腔体带通滤波器进行S参数测量，测量结果如图3所示。

（2）理想情况下，无源无耗二端口微波网络的S参量满足互易性和对称性，即满足关系：，前、后向散射链路损耗因子为0。当微波网络中出现不理想因素干扰时，S散射参量不满足上述关系，并且发生能量损耗。使用矢量网络分析仪AV3629A对同轴腔体带通滤波器的通频带内进行线性扫描，并根据前、后向链路损耗因子定义，计算出每个频点处前、后向散射链路损耗因子，如图4、5所示。

由图4、5可看出：前向链路损耗因子最大值为0.6，后向链路损耗因子最大值为0.5。除了极个别频点外，同轴腔体带通滤波器通频带内绝大多数频点都存在能量损耗。由此说明：由于随机误差影响，引起同轴腔体带通滤波器前、后向散射链路中发生能量损耗，从而降低S参数测量精度。

（3）为了提高测量数据精度,提高测量数据可靠性，从频域角度出发，对离散的频点序列进行线性扫描，采用统计估计原理，以最小均方误差为最佳估计准则，输出测量数据的最优估计值，滤除数据噪声和随机误差干扰，得到真实、可靠的测量数据。

①建立一维状态空间模型

针对线性二端口微波网络离散系统，前、后向散射链路S参量的变化过程可看作是一维标量状态空间模型，如图6所示。

建立测量优化方程

把同轴腔体带通滤波器的4个S参数分别作为测量方程的观测值输入，其中代表频点且。由于随机误差干扰，测量数据会发生波动，测量值与真实值之间会出现偏差。把随机误差项看作测量方程的测量噪声，服从协方差为的高斯分布。

二端口微波网络经SOLT校准后，把极少部分系统误差残留视作估计状态方程的过程噪声，服从协方差为的高斯分布。

测量优化方程，如下：

观测方程： (1)

状态方程： (2)

其中一维标量状态转移系数为散射曲线所对应的线性回归方程系数，，。

预测最小均方误差：

(3)

增益因子：

(4)

佳状态估计值：

(5)

新最小均方误差：

(6)

由公式(1)、(2)可知：在离散线性二端口微波网络的某一频点处，散射参量S有两种途径得到：(1)通过系统观测方程，对频点进行直观测量得到测量值；(2)根据系统状态方程，通过频点对进行预测得到状态值。但是和都包含误差项，并且假定误差项、服从独立高斯分布。

由公式(3) (4) (5) (6)可知：估计方程把频点处的测量值作为系统输入，并根据预测最小均方误差、增益因子和预测状态估计值，进行递推运算，最终输出散射参量S最佳状态估计值。

优化算法流程图

根据多次测量统计：优化估计初始值设置：，测量噪声的协方差；过程噪声的协方差，流程图如图7所示。

S参数优化结果分析

测量数据经过优化估计降噪处理后，得到S参数S11、S21、S12、S22的最佳估计值，由图可知：优化估计对数据噪声进行了滤除，使测量数据更加集中平滑，有效地规避随机误差项的干扰，从而使测量数据更加准确、可靠。

（4）优化估计之后前、后向链路损耗因子FLF与RLF分析

根据优化处理之后的S散射参量，计算前、后向链路损耗因子FLF与RLF，并与优化前的数据对比，如图8、9所示。由图可知：S参数经过估计优化处理后，损耗因子FLF和RLF的最大值明显降低，由随机误差引起的失真数据被有效滤除。说明：S参数在经过优化降噪处理后，有效减少了二端口微波网络的能量损耗，使得测量数据更加满足能量守恒定律的约束条件，从而提升了系统测量性能。

S参数损耗因子在优化前、后协方差和均值比较，如表1所示。由表1可知：S参数损耗因子在经过优化估计之后，协方差和均值减小，测量数据更加稳定集中，说明S参数测量精度得到了有效提高。

表1优化估计前、后S参数协方差比较

（5）结果：通过优化估计建模对数据噪声进行滤除，对损耗因子进行计算分析，得出如下结论：

(1)通过对无源二端口微波网络前、后向链路损耗因子的定量计算和分析，可以更加实时直观地监测整个频段内能量损耗的分布情况，以便及时发现测量误差，进行纠正。进而对二端口微波网络的能量传输效率进行评估。

(2)通过优化，可以有效减小测量误差，滤除随机误差项对测量系统的影响，大大提高S参数的测量精度，使得测量数据更加准确、可靠。

本发明的实施方式不限于上述实施例，在不脱离本发明宗旨的前提下做出的各种变化或替换均属于本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于损耗因子的S参数自动化测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）在PC端利用LabView建立虚拟仪器控制界面；

2）通过GPIB接口连接矢量网络分析仪DAQ数据采集卡采集S散射参量；

3）建立二端口网络S参数测量误差模型，通过实验方法确定S参数测量数值，并利用LabVIEW自动修正；

4）根据信号流图理论，以直通、短路和延迟线作为标准，建立校准方程，选择系数矩阵的条件数最小的组合，并将不同方程组合的解与直测数据进行比较，得到最精确稳定的解；

5）将校准计算得到S参数以.dat文件，通过矢量网络分析仪的LAN端口，发送给远程客户端，并保存入MySQL数据库；

6）通过LabView图形化界面，读取MySQL数据库中的数据；

7）通过计算被测器件的损耗因子，反演S参数；通过优化测量损耗因子，提高损耗因子的测量精度。

2.根据权利要求1所述的基于损耗因子的S参数自动化测量方法，其特征在于：步骤7）中，首先定义损耗因子：

前向损耗因子计算：

反向损耗因子计算：

其次，通过微波矢量网络分析仪实时获取前向和后向链路的损耗因子，调整被测器件或网络的谐振点，保证被测器件或网络性能处于最佳，最终提高S参数测量精度。