JP2001153904A - ネットワークアナライザ、ネットワーク解析方法および記録媒体 - Google Patents
ネットワークアナライザ、ネットワーク解析方法および記録媒体Info
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- JP2001153904A JP2001153904A JP33395199A JP33395199A JP2001153904A JP 2001153904 A JP2001153904 A JP 2001153904A JP 33395199 A JP33395199 A JP 33395199A JP 33395199 A JP33395199 A JP 33395199A JP 2001153904 A JP2001153904 A JP 2001153904A
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- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R27/00—Arrangements for measuring resistance, reactance, impedance, or electric characteristics derived therefrom
- G01R27/28—Measuring attenuation, gain, phase shift or derived characteristics of electric four pole networks, i.e. two-port networks; Measuring transient response
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Abstract
められるネットワークアナライザを提供する。 【解決手段】 被計測物20のSパラメータを計測する
生データ計測部13と、被計測物20の測定の際に生ず
る測定系誤差要因を求める測定系誤差要因計測部14
と、インピーダンスとSパラメータから測定系誤差要因
を取り除いた測定系誤差要因除去データとの関係を示す
パラメータ変換要因を求めるパラメータ変換要因演算部
15と、測定系誤差要因とパラメータ変換要因とを合成
した拡張誤差要因を求める拡張誤差要因演算部17と、
Sパラメータと拡張誤差要因とからインピーダンスを求
める被計測物演算部18と、を備えたので、フィクスチ
ャが不要であり、しかも拡張誤差要因を予め求めておく
ため、簡便かであり演算速度も向上する。
Description
ラメータを演算計測するネットワークアナライザに関す
る。
Test)の各種回路パラメータ、例えば任意の規格化イ
ンピーダンスでのSパラメータ、整合回路を付加したと
きのSパラメータ、回路インピーダンス等を計測するた
めには2つの方法がある。
接続し所望の回路パラメータを直接測定できるようにす
るものである。図10に被計測物にフィクスチャを接続
したときのシステム構成を示す。図10に示すように、
第一の方法においては、被計測物100にフィクスチャ
120を接続し、被計測物100およびフィクスチャ1
20の全体をネットワークアナライザ200で計測して
いる。
計測物100の回路パラメータは変わる。そこで、任意
の条件下での回路パラメータを得ようとすれば、任意の
条件を有するフィクスチャ120を製造し、被計測物1
00に接続して計測する。例えば、10種類の条件につ
いて回路パラメータを得ようとすれば、10個のフィク
スチャ120を製造し、1個ずつ被計測物100に接続
して合計10回の計測を行うことになる。
ち、被計測物の生データ(例えばSパラメータ)を計測
する。その後、所望の回路パラメータと生データとの関
係式に、計測された生データを代入して所望の回路パラ
メータを求める。
挙げて、第二の方法を説明する。まず、インピーダンス
Zは図11に示す式のように表現される。ただし、Ed
は主にブリッジの方向性に起因する誤差、Erは主に周
波数トラッキングに起因する誤差、Esは主にソースマ
ッチングに起因する誤差である。
で表現すると、図12のようになる。S11が計測され
る生データであり、これを図11の式に代入すれば、イ
ンピーダンスZが求められる。
とが困難あるいは原理的に不可能な場合に有効である。
例えば、図12に示すような場合、右辺の中央部分をフ
ィクスチャとして製造できれば第一の方法でもインピー
ダンスを求めることができる。しかし、このようなフィ
クスチャを製造することは原理的に不可能である。そこ
で、第二の方法によりインピーダンスを求める。
方法においては、以下のような欠点がある。まず、フィ
クスチャを多種類製造するのは煩雑であり、計測を度々
繰り返すことも煩雑である。また、理想的な特性をもつ
フィクスチャを製造することも困難である。さらに、同
一目的のフィクスチャを複数製造する場合には、均一の
特性で製造することも困難である。さらにまた、計測し
たい回路パラメータによっては原理的にフィクスチャの
製造が不可能な場合もある。
ャの製造にかかわる上記のような問題を解消しやすい。
しかし、演算に時間がかかるためトータルの計測時間が
長くなる。
パラメータを簡便に求められるネットワークアナライザ
を提供することを課題とする。
1に記載の発明は、被計測物の回路パラメータを演算す
るネットワークアナライザにおいて、被計測物の生デー
タを計測する生データ計測手段と、被計測物の測定の際
に生ずる測定系誤差要因を求める測定系誤差要因計測手
段と、回路パラメータと生データから測定系誤差要因を
取り除いた測定系誤差要因除去データとの関係を示すパ
ラメータ変換要因を求めるパラメータ変換要因演算手段
と、生データと測定系誤差要因とから測定系誤差要因除
去データを求める真値生データ演算手段と、測定系誤差
要因除去データとパラメータ変換要因とから回路パラメ
ータを求める被計測物演算手段と、を備えるように構成
される。
ークアナライザによって直接計測されるデータである。
生データは例えば、Sパラメータである。測定系誤差要
因とは、例えばブリッジの方向性に起因する誤差、周波
数トラッキングに起因する誤差、ソースマッチングに起
因する誤差などである。回路パラメータは例えばインピ
ーダンスである。パラメータ変換要因は例えば、Sパラ
メータとインピーダンスとの関係である。
換要因とから回路パラメータが求められる。よって、フ
ィクスチャを製造せずとも、フィクスチャを取り替えて
何度も計測しなくても、被計測物に回路パラメータを接
続したときの回路パラメータを演算できるため、簡便に
回路パラメータを演算できる。
は、請求項1に記載の発明であって、計測手段は生デー
タを測定系誤差要因除去データとみなすものである。
は、被計測物の生データを計測し、そのまま測定系誤差
要因除去データとしてあつかってもよい。
は、被計測物の回路パラメータを演算するネットワーク
アナライザにおいて、被計測物の生データを計測する生
データ計測手段と、被計測物の測定の際に生ずる測定系
誤差要因を求める測定系誤差要因計測手段と、回路パラ
メータと生データから測定系誤差要因を取り除いた測定
系誤差要因除去データとの関係を示すパラメータ変換要
因を求めるパラメータ変換要因演算手段と、測定系誤差
要因とパラメータ変換要因とを合成した拡張誤差要因を
求める拡張誤差要因演算手段と、生データと拡張誤差要
因とから回路パラメータを求める被計測物演算手段と、
を備えるように構成される。
換要因とから回路パラメータが求められる。よって、フ
ィクスチャを製造せずとも、フィクスチャを取り替えて
何度も計測しなくても、被計測物にフィクスチャを接続
したときの回路パラメータを演算できるため、簡便に回
路パラメータを演算できる。
差要因、パラメータ変換要因とを合成して拡張誤差要因
を求めておくため、演算速度が向上する。
は、請求項1から3のいずれか1項に記載の発明であっ
て、パラメータ変換要因を記録するパラメータ変換要因
記録手段を備えるように構成される。
のいずれか一項に記載の発明であって、回路パラメータ
はインピーダンスである。
のいずれか一項に記載の発明であって、回路パラメータ
は任意の規格化インピーダンスでのSパラメータであ
る。
のいずれか一項に記載の発明であって、回路パラメータ
は整合回路を付加したときのSパラメータである。
のいずれか一項に記載の発明であって、回路パラメータ
は回路アドミタンスである。
パラメータを演算するネットワーク解析方法において、
被計測物の生データを計測する生データ計測工程と、被
計測物の測定の際に生ずる測定系誤差要因を求める測定
系誤差要因計測工程と、回路パラメータと生データから
測定系誤差要因を取り除いた測定系誤差要因除去データ
との関係を示すパラメータ変換要因を求めるパラメータ
変換要因演算工程と、生データと測定系誤差要因とから
測定系誤差要因除去データを求める真値生データ演算工
程と、測定系誤差要因除去データとパラメータ変換要因
とから回路パラメータを求める被計測物演算工程と、を
備えるように構成される。
載の発明であって、計測工程は生データを測定系誤差要
因除去データとみなすものである。
路パラメータを演算するネットワーク解析方法におい
て、被計測物の生データを計測する生データ計測工程
と、被計測物の測定の際に生ずる測定系誤差要因を求め
る測定系誤差要因計測工程と、回路パラメータと生デー
タから測定系誤差要因を取り除いた測定系誤差要因除去
データとの関係を示すパラメータ変換要因を求めるパラ
メータ変換要因演算工程と、測定系誤差要因とパラメー
タ変換要因とを合成した拡張誤差要因を求める拡張誤差
要因演算工程と、生データと拡張誤差要因とから回路パ
ラメータを求める被計測物演算工程と、を備えるように
構成される。
11のいずれか一項に記載の発明であって、パラメータ
変換要因を記録するパラメータ変換要因記録工程を備え
るように構成される。
11のいずれか一項に記載の発明であって、回路パラメ
ータはインピーダンスである。
11のいずれか一項に記載の発明であって、回路パラメ
ータは任意の規格化インピーダンスでのSパラメータで
ある。
11のいずれか一項に記載の発明であって、回路パラメ
ータは整合回路を付加したときのSパラメータである。
11のいずれか一項に記載の発明であって、回路パラメ
ータは回路アドミタンスである。
路パラメータを演算するネットワーク解析処理をコンピ
ュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピ
ュータによって読み取り可能な記録媒体であって、被計
測物の生データを計測する生データ計測処理と、被計測
物の測定の際に生ずる測定系誤差要因を求める測定系誤
差要因計測処理と、回路パラメータと生データから測定
系誤差要因を取り除いた測定系誤差要因除去データとの
関係を示すパラメータ変換要因を求めるパラメータ変換
要因演算処理と、生データと測定系誤差要因とから測定
系誤差要因除去データを求める真値生データ演算処理
と、測定系誤差要因除去データとパラメータ変換要因と
から回路パラメータを求める被計測物演算処理と、を備
えた記録媒体である。
載の発明であって、計測処理は生データを測定系誤差要
因除去データとみなす記録媒体である。
路パラメータを演算するネットワーク解析処理をコンピ
ュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピ
ュータによって読み取り可能な記録媒体であって、被計
測物の生データを計測する生データ計測処理と、被計測
物の測定の際に生ずる測定系誤差要因を求める測定系誤
差要因計測処理と、回路パラメータと生データから測定
系誤差要因を取り除いた測定系誤差要因除去データとの
関係を示すパラメータ変換要因を求めるパラメータ変換
要因演算処理と、測定系誤差要因とパラメータ変換要因
とを合成した拡張誤差要因を求める拡張誤差要因演算処
理と、生データと拡張誤差要因とから回路パラメータを
求める被計測物演算処理と、を備えた記録媒体である。
11のいずれか一項に記載のパラメータ変換要因を記録
するパラメータ変換要因記録処理を備えた記録媒体であ
る。
11のいずれか一項に記載の回路パラメータはインピー
ダンスである記録媒体である。
11のいずれか一項に記載の回路パラメータは任意の規
格化インピーダンスでのSパラメータである記録媒体で
ある。
11のいずれか一項に記載の回路パラメータは整合回路
を付加したときのSパラメータである記録媒体である。
11のいずれか一項に記載の回路パラメータは回路アド
ミタンスである記録媒体である。
を参照して説明する。
の形態に係るネットワークアナライザ1の構成を説明す
る。図1は、第1の実施の形態に係るネットワークアナ
ライザ1の構成を示したブロック図である。
2、生データ計測部13、測定系誤差要因計測部14、
パラメータ変換要因演算部15、真値生データ演算部1
6、被計測物演算部18、パラメータ変換要因記録部1
9を備える。
計測物20からデータを取得する。生データ計測部13
は、計測部12による誤差を含んだ生データを計測す
る。測定系誤差要因計測部14は、計測部12による測
定系誤差を測定する。第1の実施形態では、生データは
Sパラメータ、測定系誤差はEd:ブリッジの方向性に
起因する誤差、Er:周波数トラッキングに起因する誤
差、Es:ソースマッチングに起因する誤差を想定して
いる。
合の計測部12は特開平11−38054号に記載のも
のを用いることができ、その構成を図2に示す。信号源
12aは信号を発するもので、一般に掃引発振器を用い
る。受信部12b、12dは、受信信号をミキサで受け
て低周波に変換し、アナログ/デジタル変換(A/D)
をし、直交検波を行って実数値Rと虚数値Xを求め1つ
の複素数として測定する。受信部12cは信号源12a
からの送信信号を測定する。これら3つの受信部12
b、c、dは信号源12aから出力される周波数の信号
を検波するように同期されている。
らの信号を分離するもので、一方の信号はRFスイッチ
12fを経て被計測物20に与え、他方の信号は受信部
12cに与えている。RFスイッチ12fは信号源12
aからの出力信号を端子12iから出力したり、端子1
2jから出力したりするためのものである。12gと1
2hは端子12i又は端子12jからの応答信号を取り
出すブリッジ若しくは方向性結合器である。
測定系誤差要因を取り除いた測定系誤差要因除去データ
を求める。なお、第1の実施形態では、測定系誤差要因
除去データは、Sパラメータから測定系誤差要因Ed、
Er、Esを取り除くことになる。
ラメータと測定系誤差要因除去データとの関係を示すパ
ラメータ変換要因を求める。第1の実施形態では、回路
パラメータとしてインピーダンスZを想定している。す
なわち、インピーダンスZとSパラメータ(Ed、E
r、Esが除去されている)との関係を演算する。
去データとパラメータ変換要因とから回路パラメータを
求める。第1の実施形態では、Sパラメータ(Ed、E
r、Esが除去されている)とパラメータ変換要因とか
らインピーダンスZを求める。なお、この演算結果は不
図示の表示装置により表示される。
ータ変換要因の演算のためのデータを記録するものであ
る。パラメータ変換要因記録部19には、パラメータ変
換要因の演算のためのデータを入力できる。一般的に、
各種の回路パラメータ相互の変換のための式(例えば、
Sパラメータとインピーダンスとの変換の式)は周知で
あり、このような式が記録されている。
能である。このプログラムはコンピュータが読み取り可
能なフレキシブルディスクまたはCD−ROMに記録さ
れ、ネットワークアナライザ1の図示省略したメディア
読取装置により読み取られ、図示省略したハードディス
クにインストールされる。
明する。図3はネットワークアナライザ1の動作手順を
示したフローチャ−トである。まず、計測部12は被計
測物20からデータを取得する。このデータから、生デ
ータ計測部13が生データであるSパラメータ(B/
A)(図4左側参照)を計測し、測定系誤差要因計測部
14が測定系誤差要因である、Ed、Er、Esを計測
する(Step10)。
計測法は、特開平11−38054号に記載があり、図
5を参照して説明する。図5(A)はネットワーク・ア
ナライザで被計測物20の反射特性を測定する測定系で
ある。信号源12aからの信号を被計測物20に与え、
その反射波をブリッジ12g、hで取り出し受信部12
bで測定する。
す。つまり、測定系の方向性と周波数トラッキングとソ
ース・マッチに主に起因する誤差である。方向性の誤差
とは、被計測物20に向かう入射信号と被計測物20か
らの反射信号とをブリッジ12g、hで分離しなければ
ならないが、測定値S11mには順方向からのリーケー
ジ、つまり漏れ信号が含まれており、これによる誤差で
ある。周波数トラッキングによる誤差とは、測定系の周
波数レスポンスの誤差である。ソース・マッチによる誤
差とは、信号源側のインピーダンスと測定システム系の
インピーダンスの整合が取れていない場合に、被計測物
20で反射した信号が信号源12a側で再び反射して被
計測物20に戻り、再反射する。この再反射による誤差
である。
誤差モデルは、図5(C)のようになる。ここでS11m
は測定値、S11aは真値、Ed、Er、Esは誤差要因
である。この誤差モデルを、説明は省略するがシグナル
・フローグラフで解いてS11mを求めると、図5(D)
で表現できる。変形して真値S11aを求めると、図5
(E)で表現できる。ここで未知数は、Ed、Er、E
sの3つであるから、特性が既知の3つの標準デバイス
を用いればこれらの未知数を求めることができる。
絡)及びロード(標準負荷Zo)の3つの状態をつく
り、それぞれのときのS11mの測定値f(short)、f(op
en)及びf(load)の値を記録しておき、その値を用いて
計算すると、被計測物20の真の反射係数S11aを求め
ることができる。これをキャリブレーションという。つ
まり、キャリブレーションとは測定系の持つ誤差を予め
測定しておき、演算でその影響を取り除くことである。
すなわち、Ed=1、Er=0、Es=1とみなせるよ
うな場合は、S11m(測定値)をS11a(真の値)とみ
なすことも可能である。
る生データであるSパラメータ(B/A)および測定系
誤差要因計測部14が出力する測定系誤差要因Ed、E
r、Esから真値生データ計測部16は、真の反射係数
S11aを求める(Step12)。これは、図5(E)の
式を用いて可能である。
パラメータ変換要因経過後の入出力をパラメータ変換要
因経過前の入出力で表現する(Step14)。この際、パ
ラメータ変換要因記録部19からパラメータ変換要因を
読み出して用いる。図6に、この演算の一例を示す。パ
ラメータ変換要因記録部19から読み出したシグナルフ
ローグラフに相当するデータをパラメータ変換要因演算
部15が使用して、パラメータ変換要因を経過する前の
入出力である真の反射係数S11a(D/C)で、経過
後の入出力であるインピーダンスZ(F/E)を表現し
ている(図6参照)。
メータ変換要因演算部15の出力と真値生データ計測部
16の出力する真の反射係数S11aとからパラメータ
変換要因に真の反射係数S11a(D/C)がかかった
ときのパラメータ変換要因経過後の入出力を真の反射係
数S11a(D/C)で表現する(Step16)。具体例
を図4右側および図6によって説明する。図6のよう
に、真の反射係数S11a(D/C)(パラメータ変換
要因経過前)によりインピーダンスZ(F/E)(パラ
メータ変換要因経過後)が表されている。D/Cが真の
反射係数S11aであることは図4から明らかである。
よって、真の反射係数S11aによりインピーダンスZ
を求められる。
12、生データ計測部13、測定系誤差要因計測部14
にてEd、Er、Es、S11aを計測してしまえば、
Z0を色々な値に変更したときのインピーダンスZを求
められるため、簡便に回路パラメータを演算できる。
ラメータとしてインピーダンスZを想定しているが、任
意の規格化インピーダンスでのSパラメータ、整合回路
を付加したときのSパラメータ、回路アドミタンスなど
であってもよい。生データであるSパラメータから測定
系誤差要因Ed、Er、Esを除去したものと、任意の
規格化インピーダンスでのSパラメータ等との関係は周
知であるため、特に説明しない。また、生データとして
Sパラメータ(測定系誤差要因Ed、Er、Esを含
む)を想定したが、これも他の回路パラメータ(インピ
ーダンスなど)でもよい。
は色々なものがあるが、生データから測定系誤差要因を
取り除いた測定系誤差要因除去データと、回路パラメー
タとの関係は周知であり説明を省略する。
は、ネットワークアナライザ1が、真値生データ演算部
16のかわりに、拡張誤差要因演算部17を備えるとい
う点で第1の実施形態と異なる。図7は、第2の実施の
形態に係るネットワークアナライザ1の構成を示したブ
ロック図である。第1の実施形態と同様な部分は第1の
実施形態と同様な番号を付して説明を省略する。
因演算部14により求められた測定系誤差要因とパラメ
ータ変換要因演算部15により求められたパラメータ変
換要因とを合成した拡張誤差要因を演算する。すなわ
ち、測定系誤差要因とパラメータ変換要因とを合成した
ものを、新たな測定系誤差要因とするものである。
能である。このプログラムはコンピュータが読み取り可
能なフレキシブルディスクまたはCD−ROMに記録さ
れ、ネットワークアナライザ1の図示省略したメディア
読取装置により読み取られ、図示省略したハードディス
クにインストールされる。
図8はネットワークアナライザ1の動作手順を示したフ
ローチャ−トである。まず、計測部12、生データ計測
部13、測定系誤差要因計測部14は第1の実施形態同
様に被計測物20の生データ(B/A)および測定系誤
差要因であるEd、Er、Esを計測し、(図9参照)
を計測する(Step10)。
差要因とパラメータ変換要因とを合成したものを、新た
な誤差要因すなわち拡張誤差要因とする(Step13)。
拡張誤差要因演算部17の動作を図9を用いて説明す
る。
左側にあるように、誤差要因Ed、Er、Esと反射係
数S11aの組み合わせで表現でき、図9中央の表現形
式を経て、図9右側にあるように、インピーダンスZと
拡張誤差要因Ed”、Er”、Es” の組み合わせで
表現できる。拡張誤差要因Ed”、Er”、Es”はZ
0と測定系誤差要因Ed、Er、Esから求められるの
で、拡張誤差要因演算部17は、拡張誤差要因Ed”、
Er”、Es”を求める。
が、計測部12と生データ計測部13により計測された
生データ(B/A)と、拡張誤差要因演算部17により
演算された拡張誤差要因Ed”、Er”、Es”から、
被計測物20の回路パラメータ(第2の実施形態におい
てはインピーダンスZ)を演算する(Step18)。
差要因Ed”、Er”、Es”を用いて、インピーダン
スZ(F/E)を求められる。
部12、生データ計測部13、測定系誤差要因計測部1
4にて入出力(B/A)、測定系誤差要因Ed、Er、
Esを計測してしまえば、Z0を色々な値に変更したと
きのインピーダンスZを求めるために、フィクスチャを
製造せずとも、フィクスチャを取り替えて何度も計測し
なくてもよいため簡便に回路パラメータを演算できる。
r”、Es”を求めておくため、演算を高速にできる。
ラメータとしてインピーダンスZを想定しているが、任
意の規格化インピーダンスでのSパラメータ、整合回路
を付加したときのSパラメータ、回路アドミタンスなど
であってもよい。生データであるSパラメータから測定
系誤差要因Ed、Er、Esを除去したものと、任意の
規格化インピーダンスでのSパラメータ等との関係は周
知であるため、特に説明しない。また、生データとして
Sパラメータ(測定系誤差要因Ed、Er、Esを含
む)を想定したが、これも他の回路パラメータ(インピ
ーダンスなど)でもよい。
は色々なものがあるが、生データから測定系誤差要因を
取り除いた測定系誤差要因除去データと、回路パラメー
タとの関係は周知であり説明を省略する。
ずとも、フィクスチャを取り替えて何度も計測しなくて
も、被計測物の回路パラメータを演算できるため、簡便
に回路パラメータを演算できる。
アナライザ1の構成を示したブロック図である。
成を示す回路図である。
フローチャ−トである。
ラフである。
測法を示す図である。
タ変換要因経過前の入出力で表現する方法の説明図であ
る。
ザ1の構成を示したブロック図である。
フローチャ−トである。
ラフである。
きの回路パラメータを計測するときの構成を示すブロッ
ク図である。
ルフローグラフで表現したものである。
Claims (24)
- 【請求項1】被計測物の回路パラメータを演算するネッ
トワークアナライザにおいて、 被計測物の生データを計測する生データ計測手段と、 被計測物の測定の際に生ずる測定系誤差要因を求める測
定系誤差要因計測手段と、 前記回路パラメータと前記生データから前記測定系誤差
要因を取り除いた測定系誤差要因除去データとの関係を
示すパラメータ変換要因を求めるパラメータ変換要因演
算手段と、 前記生データと前記測定系誤差要因とから前記測定系誤
差要因除去データを求める真値生データ演算手段と、 前記測定系誤差要因除去データと前記パラメータ変換要
因とから前記回路パラメータを求める被計測物演算手段
と、 を備えたネットワークアナライザ。 - 【請求項2】前記計測手段は前記生データを前記測定系
誤差要因除去データとみなす請求項1に記載のネットワ
ークアナライザ。 - 【請求項3】被計測物の回路パラメータを演算するネッ
トワークアナライザにおいて、 被計測物の生データを計測する生データ計測手段と、 被計測物の測定の際に生ずる測定系誤差要因を求める測
定系誤差要因計測手段と、 前記回路パラメータと前記生データから前記測定系誤差
要因を取り除いた測定系誤差要因除去データとの関係を
示すパラメータ変換要因を求めるパラメータ変換要因演
算手段と、 前記測定系誤差要因と前記パラメータ変換要因とを合成
した拡張誤差要因を求める拡張誤差要因演算手段と、 前記生データと前記拡張誤差要因とから前記回路パラメ
ータを求める被計測物演算手段と、 を備えたネットワークアナライザ。 - 【請求項4】前記パラメータ変換要因を記録するパラメ
ータ変換要因記録手段を備えた請求項1から3のいずれ
か1項に記載のネットワークアナライザ。 - 【請求項5】前記回路パラメータはインピーダンスであ
る請求項1から3のいずれか1項に記載のネットワーク
アナライザ。 - 【請求項6】前記回路パラメータは任意の規格化インピ
ーダンスでのSパラメータである請求項1から3のいず
れか1項に記載のネットワークアナライザ。 - 【請求項7】前記回路パラメータは整合回路を付加した
ときのSパラメータである請求項1から3のいずれか1
項に記載のネットワークアナライザ。 - 【請求項8】前記回路パラメータは回路アドミタンスで
ある請求項1から3のいずれか1項に記載のネットワー
クアナライザ。 - 【請求項9】被計測物の回路パラメータを演算するネッ
トワーク解析方法において、 被計測物の生データを計測する生データ計測工程と、 被計測物の測定の際に生ずる測定系誤差要因を求める測
定系誤差要因計測工程と、 前記回路パラメータと前記生データから前記測定系誤差
要因を取り除いた測定系誤差要因除去データとの関係を
示すパラメータ変換要因を求めるパラメータ変換要因演
算工程と、 前記生データと前記測定系誤差要因とから前記測定系誤
差要因除去データを求める真値生データ演算工程と、 前記測定系誤差要因除去データと前記パラメータ変換要
因とから前記回路パラメータを求める被計測物演算工程
と、 を備えたネットワーク解析方法。 - 【請求項10】前記計測工程は前記生データを前記測定
系誤差要因除去データとみなす請求項9に記載のネット
ワーク解析方法。 - 【請求項11】被計測物の回路パラメータを演算するネ
ットワーク解析方法において、 被計測物の生データを計測する生データ計測工程と、 被計測物の測定の際に生ずる測定系誤差要因を求める測
定系誤差要因計測工程と、 前記回路パラメータと前記生データから前記測定系誤差
要因を取り除いた測定系誤差要因除去データとの関係を
示すパラメータ変換要因を求めるパラメータ変換要因演
算工程と、 前記測定系誤差要因と前記パラメータ変換要因とを合成
した拡張誤差要因を求める拡張誤差要因演算工程と、 前記生データと前記拡張誤差要因とから前記回路パラメ
ータを求める被計測物演算工程と、 を備えたネットワーク解析方法。 - 【請求項12】前記パラメータ変換要因を記録するパラ
メータ変換要因記録工程を備えた請求項8から11のい
ずれか一項に記載のネットワーク解析方法。 - 【請求項13】前記回路パラメータはインピーダンスで
ある請求項8から11のいずれか一項に記載のネットワ
ーク解析方法。 - 【請求項14】前記回路パラメータは任意の規格化イン
ピーダンスでのSパラメータである請求項8から11の
いずれか一項に記載のネットワーク解析方法。 - 【請求項15】前記回路パラメータは整合回路を付加し
たときのSパラメータである請求項8から11のいずれ
か一項に記載のネットワーク解析方法。 - 【請求項16】前記回路パラメータは回路アドミタンス
である請求項8から11のいずれか一項に記載のネット
ワーク解析方法。 - 【請求項17】被計測物の回路パラメータを演算するネ
ットワーク解析処理をコンピュータに実行させるための
プログラムを記録したコンピュータによって読み取り可
能な記録媒体であって、 被計測物の生データを計測する生データ計測処理と、 被計測物の測定の際に生ずる測定系誤差要因を求める測
定系誤差要因計測処理と、 前記回路パラメータと前記生データから前記測定系誤差
要因を取り除いた測定系誤差要因除去データとの関係を
示すパラメータ変換要因を求めるパラメータ変換要因演
算処理と、 前記生データと前記測定系誤差要因とから前記測定系誤
差要因除去データを求める真値生データ演算処理と、 前記測定系誤差要因除去データと前記パラメータ変換要
因とから前記回路パラメータを求める被計測物演算処理
と、 を備えた記録媒体。 - 【請求項18】前記計測処理は前記生データを前記測定
系誤差要因除去データとみなす請求項9に記載の記録媒
体。 - 【請求項19】被計測物の回路パラメータを演算するネ
ットワーク解析処理をコンピュータに実行させるための
プログラムを記録したコンピュータによって読み取り可
能な記録媒体であって、 被計測物の生データを計測する生データ計測処理と、 被計測物の測定の際に生ずる測定系誤差要因を求める測
定系誤差要因計測処理と、 前記回路パラメータと前記生データから前記測定系誤差
要因を取り除いた測定系誤差要因除去データとの関係を
示すパラメータ変換要因を求めるパラメータ変換要因演
算処理と、 前記測定系誤差要因と前記パラメータ変換要因とを合成
した拡張誤差要因を求める拡張誤差要因演算処理と、 前記生データと前記拡張誤差要因とから前記回路パラメ
ータを求める被計測物演算処理と、 を備えた記録媒体。 - 【請求項20】前記パラメータ変換要因を記録するパラ
メータ変換要因記録処理を備えた請求項8から11のい
ずれか一項に記載の記録媒体。 - 【請求項21】前記回路パラメータはインピーダンスで
ある請求項8から11のいずれか一項に記載の記録媒
体。 - 【請求項22】前記回路パラメータは任意の規格化イン
ピーダンスでのSパラメータである請求項8から11の
いずれか一項に記載の記録媒体。 - 【請求項23】前記回路パラメータは整合回路を付加し
たときのSパラメータである請求項8から11のいずれ
か一項に記載の記録媒体。 - 【請求項24】前記回路パラメータは回路アドミタンス
である請求項8から11のいずれか一項に記載の記録媒
体。
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