JP2003279609A

JP2003279609A - ベクトル・ネットワーク・アナライザの校正方法

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Publication number: JP2003279609A
Application number: JP2003057201A
Authority: JP
Inventors: Thomas C Hill; トーマス・シー・ヒル; Chen Feofen; フェオフェン・チェン; Soraya J Matos; ソラヤ・ジェー・マトス; Leroy J Willmann; レロイ・ジェー・ウィルマン; Kyle L Bernard; カイル・エル・ベルナルド; Linley F Gumm; リンレイ・エフ・ガム
Original assignee: Tektronix Japan Ltd
Current assignee: Tektronix Japan Ltd
Priority date: 2002-03-05
Filing date: 2003-03-04
Publication date: 2003-10-02
Anticipated expiration: 2023-03-04
Also published as: DE10308280A1; CN1442704A; CN100401090C; US20030171886A1; US6701265B2; JP4300253B2

Abstract

(57)【要約】【課題】ベクトル・ネットワーク・アナライザの総合
周波数レンジよりも狭いユーザ特定測定周波数レンジに
わたって個別の周波数ステップで測定を行い、基準イン
ピーダンスから発生した校正データを用いて測定を補正
する。【解決手段】ユーザ特定測定周波数レンジよりも広い校
正周波数レンジにわたって、疎校正データを校正データ
として蓄積する。各測定に対して、疎校正データから詳
細システム・エラー・データを補間する（２６）。詳細
システム・エラー・データを用いて、各測定を補正し、
校正された測定を行う（３２）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、一般に、ベクトル
・ネットワーク・アナライザに関し、特に、ベクトル・
ネットワーク・アナライザの改善された校正方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】ベクトル・ネットワーク・アナライザの
正確な測定結果を得るために、ユーザは、３つの既知の
インピーダンス標準、典型的には、１ポート測定の場
合、短絡負荷、開放負荷、及び特性インピーダンス（Ｚ
_０）負荷を測定することにより、測定機器であるベクト
ル・ネットワーク・アナライザを校正している。２ポー
ト測定の場合、これらポート間の非接続及び直通接続
（through connection）を用いて、３つの追加的な測定
を行っている。これら測定の測定結果を用いて、ベクト
ル・ネットワーク・アナライザの系統的なエラーを数学
的に補正して、優れた測定確度を達成している。測定
は、ユーザが被測定装置（ＤＵＴ）を測定する際に「掃
引」させる連続した周波数にて、多くの段階的な測定に
より行う。各測定ポイントでは、その特定の測定ポイン
トを補正するために用い、蓄積する校正ルーチンの期間
中に、「校正」データを得る。

【０００３】ここにおける問題は、ベクトル・ネットワ
ーク・アナライザが優れた結果を得る間、測定に用いる
正確な周波数ステップの各々にて校正を行うことであ
る。例えば、ベクトル・ネットワーク・アナライザの可
能な周波数測定レンジが、１００ＫＨｚの周波数ステッ
プにて２５ＭＨｚから２５００ＭＨｚまでの場合、各周
波数ステップにて校正データを得るためには、ノイズ削
減のための多数回の測定を行なわなくても、３×２４７
５１＝７４２５３回の校正測定が必要である。この非常
に多くの測定には、校正手順に非常に長い時間がかか
る。代わりに、５００．５ＭＨｚから１０１１．５ＭＨ
ｚまでの範囲の如き特定の測定レンジにわたって校正を
行うと、３×５１１０＝１５３３０回の校正測定で済
む。しかし、開始周波数、停止周波数、周波数ポイント
の数、周波数分解能などの任意の周波数パラメータをユ
ーザが変更した際には、ベクトル・ネットワーク・アナ
ライザを再校正しなければならない。多くのユーザは、
過度に確度の高い測定を必要とせず、わずかであっても
周波数の変数を変更する度に、ベクトル・ネットワーク
・アナライザを再校正する。かかる再校正は、非常に煩
わしく、時間がかかる。よって、ユーザは、校正を全く
しないで操作するか、又は、過度に校正をするために時
間をかけて努力するかの一方を選択している。

【０００４】また、従来のベクトル・ネットワーク・ア
ナライザは、特に、校正測定のために、低い位相ノイズ
で、且つ、低い振幅ノイズの測定を必要とする。ベクト
ル・ネットワーク・アナライザにおいて、低コストのハ
ードウェアによる場合のように大きなノイズがある場
合、多くの測定を行い、非常に多くの平均化を行って、
ノイズの影響を減らすので、実施すべき校正測定の回数
が増える。

【０００５】

【特許文献１】特開平１１−３２６４１３号公報

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】低コストのハードウェ
アを用いて、操作が簡単であると共に、高確度を達成で
きるベクトル・ネットワーク・アナライザが必要とされ
ている。

【０００７】したがって、本発明は、低コストのハード
ウェアのベクトル・ネットワーク・アナライザにおい
て、高い測定確度を達成するために、ベクトル・ネット
ワーク・アナライザを校正する方法を提供するものであ
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は、ベクトル・ネ
ットワーク・アナライザ（１０）の総合周波数レンジよ
りも狭いユーザ特定測定周波数レンジにわたって個別の
周波数ステップで測定を行い、基準インピーダンスから
生じた校正データを用いて測定を補正する形式のベクト
ル・ネットワーク・アナライザを校正する方法であっ
て；ベクトル・ネットワーク・アナライザのユーザ特定
測定周波数レンジよりも広い校正周波数レンジにわたっ
て、疎校正データを校正データとして蓄積する蓄積ステ
ップと；ベクトル・ネットワーク・アナライザによる各
測定（２８）に対して、疎校正データから詳細システム
・エラー・データを補間する補間ステップ（２６）と；
詳細システム・エラー・データを用いて、各測定を補正
し、校正された測定を行う補正ステップ（３２）とを具
えている。また、本発明は、ベクトル・ネットワーク・
アナライザ（１０）の総合周波数レンジよりも狭いユー
ザ特定測定周波数レンジにわたって個別の周波数ステッ
プで測定を行い、基準インピーダンスから生じた校正デ
ータを用いて測定を補正する形式のベクトル・ネットワ
ーク・アナライザを校正する方法であって；総合周波数
レンジにわたって最初の１組の疎校正データを校正デー
タとして蓄積する第１蓄積ステップと；ユーザ特定測定
周波数レンジよりも広いが総合周波数レンジよりも狭い
校正周波数レンジにわたって、洗練した１組の疎校正デ
ータを校正データとして蓄積する第２蓄積ステップ（３
０’）と；ベクトル・ネットワーク・アナライザによる
各測定（２８）に対して、最初の１組の疎校正データ及
び洗練した１組の校正データの選択した一方から、詳細
システム・エラー・データを補間する補間ステップ（２
６、２６’）と；詳細システム・エラー・データを用い
て、各測定を補正し、校正された測定を行う補正ステッ
プ（３２）とを具えている。

【０００９】本発明は、ベクトル・ネットワーク・アナ
ライザの校正方法を改善したものであり、ベクトル・ネ
ットワーク・アナライザの周波数レンジ、又は、特定の
測定周波数レンジよりも少なくとも広いレンジにわたっ
て、疎校正データを取込む。ベクトル・ネットワーク・
アナライザのＮ番目の周波数ステップ毎に測定をする
か、又は、ベクトル・ネットワーク・アナライザの周波
数ステップ毎に測定を行って、これら結果を圧縮するか
して、疎校正データを得ている。そして、ベクトル・ネ
ットワーク・アナライザの各測定周波数に対して、疎校
正データから補正値を適当に補間して、校正エラー・デ
ータを求める。この校正エラー・データを用いて、測定
データを補正し、高確度の測定結果を得る。

【００１０】本発明の目的、利点及び新規な特徴は、添
付図を参照した以下の説明から明らかになろう。

【００１１】

【発明の実施の形態】図１は、本発明による校正方法を
適用するベクトル・ネットワーク・アナライザ１０の簡
略化したブロック図である。このベクトル・ネットワー
ク・アナライザ１０は、内部信号源１２と、リターン・
ロス・ブリッジ１４と、受信器１６と、制御プロセッサ
（μＰ）１８とを具えている。校正用基準インピーダン
ス２０（以下、単に、校正インピーダンスという）は、
校正期間中に、リターン・ロス・ブリッジ１４の試験ポ
ート２２に選択的に適用される。校正インピーダンス２
０は、一般的には、開放と、短絡と、特性基準インピー
ダンスとを含んでいる。各基準インピーダンスに対し
て、内部信号源１２からの順方向経路信号に応答して、
１組の校正測定結果を蓄積する。この順方向経路信号の
試験ポートからの反射は、戻りデータとして受信器１６
により処理され、複素数（Ｉ、Ｑ）反射係数の形式で校
正測定データを発生する。ベクトル・ネットワーク・ア
ナライザ１０を測定用の被測定器又は被測定システム
（以下、単に被測定装置という）に結合して、かかる試
験装置に対する反射係数を得る。当業者に周知の如く、
対応周波数用に蓄積された校正反射係数により、測定し
た反射係数を補正して、被測定装置用の補正した測定反
射係数を発生する。（Peter Peregrinons社が１９９３
年にIInstitution of Electrical Engineersのために発
行したG. A. Bryant著「Principles of Microwave Cali
bration」改訂版の４０〜４１ページを参照された
い。）

【００１２】周波数ポイント毎の短絡、開放及び特性イ
ンピーダンスの如きいくつかの基準インピーダンスの各
々に対して、戻りデータの大きさ及び位相を取込み且つ
記録することが可能である。なお、各周波数ポイント毎
では、２５ＭＨｚから２５００ＭＨｚまでのレンジにわ
たって１００ＫＨｚステップ毎のように、ベクトル・ネ
ットワーク・アナライザ１０を同調できる。この結果、
上述の如く、かなりの量の校正データがベクトル・ネッ
トワーク・アナライザ１０に蓄積され、これらデータを
収集するのにかなりの時間がかかる。後述する本発明に
よる改良された校正方法の利点は、同調可能な全レン
ジ、又は、少なくともベクトル・ネットワーク・アナラ
イザ１０の特定の１組の測定に望ましいレンジよりも広
いレンジにわたって、疎校正データを用いることであ
る。すなわち、必要な蓄積データ量を減らし、校正に必
要な時間を大幅に短縮できる一方、優れた測定結果を得
ることができる。このように、ベクトル・ネットワーク
・アナライザの総合周波数レンジにわたって、又は、こ
の総合周波数レンジよりも狭いがユーザ特定測定周波数
レンジよりも広い校正周波数レンジにわたって、疎校正
データを得るには、校正期間中に周波数ポイントの数を
少なくして測定を簡単にするか、例えば、Ｎ番目毎の周
波数ステップ（例えば、５ＭＨｚステップの場合、３×
４９６＝１４８８個の校正データ・ポイント）を用いる
か、又は、既知の技術を用いてベクトル・ネットワーク
・アナライザの周波数ポイントの各々の測定からの校正
データを圧縮する。なお、圧縮による場合は、特に、変
化の遅いデータに効果的である。

【００１３】次に、補間方法を用いて、任意所定の測定
周波数ステップに対して測定結果を補正するのに必要な
詳細システム・エラー・データを疎校正データから（詳
細校正データ又は疎システム・エラー・データを介し
て）作成する。ここで使用する補間方法は、疎校正デー
タを取り込む方法と首尾一貫している。これは、一般的
には、「校正」を実施する際に、セーブ（蓄積）すべき
校正データの量を減らすので、時間も短縮する。データ
を減らすだけではなく、多くの周波数ポイントで必要と
なる同調及び設定回数も大幅に減らせるので、貴重な時
間を更に節約できる。多くのかかる補間方法の内の１つ
は、補間及び最小二乗概算（least squares estimate）
に基づいた多項式モデルであり、詳細に後述するよう
に、より正確である校正データの数を減らす。

【００１４】異なる精度レベルの校正を用いてもよい。
例えば、「工場校正」は、ベクトル・ネットワーク・ア
ナライザを製造する際に発生した１組の校正データを半
永久的に蓄積する。「ユーザ校正」は、使用毎に校正を
実行するか、又は、現場で最近実行した校正を蓄積して
用いて校正を実行する。測定結果の各校正は、疎校正測
定値から求めた補間データを用いる。工場校正は、合理
的な精度となるが、ユーザ校正は、優れた精度となる。

【００１５】図２は、本発明により、１組の疎校正デー
タを用いる測定処理の流れ図である。測定過程は、測定
周波数を設定するステップ２４を含んでおり、開始周波
数、停止周波数及び周波数ステップの如き測定パラメー
タを確定する。これら測定パラメータと、校正データと
して蓄積された疎校正データとを、曲線近似アルゴリズ
ムの如き補間ステップ２６に入力する。この疎校正デー
タは、測定機器（ベクトル・ネットワーク・アナライ
ザ）の全体の周波数スパン（即ち、総合周波数レンジ）
をカバーしてもよいし、測定パラメータにより確立され
た周波数レンジ（即ち、ユーザ特定測定周波数レンジ）
を少なくとも含んだ測定周波数レンジ（即ち、校正周波
数レンジ）をカバーしてもよい。ステップ２６にて、疎
校正データを用いて、周波数測定レンジ用の詳細校正デ
ータのセット（データの組）を発生する。これら測定パ
ラメータは、測定ステップ２８にも入力されて、被試験
装置の測定値を得て、補正されていない測定係数（非補
正済み係数）を発生する。補間ステップ２６からの詳細
校正データ・セットは、システム・エラー・モデル・ス
テップ３０に入力されて、当業者に周知の如く、詳細シ
ステム・エラー・データのセットを発生する。この詳細
システム・エラー・データのセット及び補正されていな
い測定係数を補正エンジン・ステップ（補正ステップ）
３２に入力して、当業者に周知の如く、補正された測定
係数を提供する。よって、校正された測定が行われる。

【００１６】上述の方法の代わりに、図２にて点線で示
すように、システム・エラー・モデル・ステップ３０’
の後に、補間ステップ２６’を行ってもよい。この場
合、システム・エラー・モデル・ステップ３０’は、疎
校正データのセットから疎システム・エラー・データ
（洗練した疎校正データ）のセットを発生し、蓄積す
る。補間ステップ２６’にて、この疎システム・エラー
・データに曲線近似アルゴリズムを適用して、詳細シス
テム・エラー・データを発生して、補正エンジン・ステ
ップ（補正ステップ）３２に入力する。また、図２の点
線及び実線の流れ図を組み合わせれば、ベクトル・ネッ
トワーク・アナライザによる各測定に対して、最初の１
組の疎校正データと、洗練した１組の校正データとの選
択した一方から、詳細システム・エラー・データを補間
する補間ステップは、ステップ２６又は２６’となる。

【００１７】試験ポート及び伝送ポートの間のような２
ポート測定では、疎校正データ・セットは、１ポート測
定用の３つの校正測定結果とは対立した関係で、６つの
校正測定結果を有する。

【００１８】疎校正データからの補間された詳細校正デ
ータを用いることにより、ユーザが行った任意の校正を
自動的に拡張して、直ちに必要な周波数レンジよりも広
い周波数レンジをカバーできる。また、上述の如く、こ
の周波数レンジは、ベクトル・ネットワーク・アナライ
ザ１０の全レンジを含んでもよい。この校正の後に、ユ
ーザが測定パラメータの任意のものに変更すると、ベク
トル・ネットワーク・アナライザ１０は、再校正を必要
としないので、周波数設定が変更された際にも校正状態
に維持される。これは、ユーザにとって、ベクトル・ネ
ットワーク・アナライザ１０を現場で使用する際に、し
ばしば校正を行う必要がなくなるということである。

【００１９】ベクトル・ネットワーク・アナライザ１０
に安価な測定ハードウェアを用いる際、後述の補間用曲
線近似方法は、ノイズの多い校正測定によりランダム・
エラーが顕著な場合にでも、正確な結果が得られる。こ
の結果の校正は、多くの測定を各周波数ポイントで行い
平均化したように、ランダム・エラーに影響されないと
いうことが判る。単に疎周波数データの代わりに、総て
の可能な周波数ポイントにて、比較すべき「非平均化で
ノイズのある校正」データを求めて、圧縮して疎校正デ
ータを得れば、上述の改善を依然として達成できる。こ
の結果、ユーザが行った測定は、測定値に存在するノイ
ズを依然として含んでいるが、その結果は、ノイズのあ
る校正データによって更に損なわれることはない。

【００２０】上述の如く、疎データ・ポイントの補間
に、パラメトリック多項式曲線近似技法を用いてもよ
い。Ｎ個の観察ポイント｛P(x₁)P(x₂)...P(x_N)=P に対して、データが次の多項式モデル P(X)=a₀+a₁+a₂X²+...+a_kX^k に従うと仮定すると、P=DAである。なお、Dは、データ
・ポイント{(1x₁...x₁ ^k)(1x₂...x₂ ^k)...(1x_N...x_N ^k)の
セットであり、Aは、係数{a₀a₁...a_k}のセットである。
典型的には、K=3及びN=(K+1)+2kである。多項式モデル
の最小二乗解は、 A=(D'D)^-1D'P である。ｘ_m=mにおいて、均等に間隔に空いた計算デー
タ{x₁x₂...x_N}に対して D={(11...1^k)(12...2^k)...(1N...N^k)} である。よって、 R=(D'D)^-1D' を予め計算して、多項式ベクトルAを単に A=RP とできる。

【００２１】導出した多項式パラメータ・ベクトルA
は、レンジ[x_1+kx_1+2k]にて補間データを計算するのに
最良に適合する。なお、x_1+k及びx_1+2kは、疎校正デー
タ・ポイントの周波数インデックスである。データ変化
に密接に従うために、(k+1)補間単位毎に、ベクトルAが
更新される。周波数yにおける任意のデータは、次のよ
うに計算できる。なお、x_1+k＜＝y＜＝x_1+2kである。 x=(y-x₁)/U+1 なお、U=x_i+1-x_iである。また、 P(x)=[1xx²...x^k]A である。

【００２２】

【発明の効果】よって、本発明は、ベクトル・ネットワ
ーク・アナライザによりカバーされる広い周波数レンジ
にわたって疎校正データを取込み、狭い特定の測定周波
数レンジにわたって測定を行い、各測定周波数に対して
疎校正データから詳細システム・エラー・データを補間
し、対応する詳細システム・エラー・データにより測定
を補正することにより、ベクトル・ネットワーク・アナ
ライザ用の校正を改善できる。よって、操作が簡単な低
コストのハードウェアのベクトル・ネットワーク・アナ
ライザであっても、高い測定精度が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による校正方法を適用するベクトル・ネ
ットワーク・アナライザの簡略化したブロック図であ
る。

【図２】本発明により、１組の疎校正データを用いる測
定処理の流れ図である。

【符号の説明】

１０ベクトル・ネットワーク・アナライザ１２内部信号源１４リターン・ロス・ブリッジ１６受信器１８制御プロセッサ２０標準インピーダンス

フロントページの続き (72)発明者ソラヤ・ジェー・マトスアメリカ合衆国オレゴン州 97005 ビーバートンサウス・ウェストエリクソン・ストリートナンバー17 5920 (72)発明者レロイ・ジェー・ウィルマンアメリカ合衆国オレゴン州 97229 ポートランドノース・ウエストシマンショー・ドライブ 6010 (72)発明者カイル・エル・ベルナルドアメリカ合衆国オレゴン州 97223 タイガードサウス・ウエストコーネル・プレイス 11556 (72)発明者リンレイ・エフ・ガムアメリカ合衆国オレゴン州 97007 ビーバートンサウス・ウェストサウスビュー・プレイス 19505 Ｆターム(参考） 2G028 AA01 BF05 CG08 DH11 MS02

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ベクトル・ネットワーク・アナライザの
総合周波数レンジよりも狭いユーザ特定測定周波数レン
ジにわたって個別の周波数ステップで測定を行い、基準
インピーダンスから生じた校正データを用いて測定を補
正する形式の上記ベクトル・ネットワーク・アナライザ
を校正する方法であって、上記ベクトル・ネットワーク・アナライザの上記ユーザ
特定測定周波数レンジよりも広い校正周波数レンジにわ
たって、疎校正データを校正データとして蓄積する蓄積
ステップと、上記ベクトル・ネットワーク・アナライザによる各測定
に対して、上記疎校正データから詳細システム・エラー
・データを補間する補間ステップと、上記詳細システム・エラー・データを用いて、各測定を
補正し、校正された測定を行う補正ステップとを具えた
ベクトル・ネットワーク・アナライザの校正方法。
【請求項２】上記蓄積ステップは、上記校正周波数レ
ンジにわたる上記ベクトル・ネットワーク・アナライザ
のＮ番目の個別周波数ステップごとに上記基準インピー
ダンスによる測定結果を上記疎校正データとして取り込
むことを特徴とする請求項１のベクトル・ネットワーク
・アナライザの校正方法。
【請求項３】上記蓄積ステップは、上記校正周波数レンジ内で上記ベクトル・ネットワーク
・アナライザの個別周波数ステップ毎に校正データを取
込み、該校正データを圧縮して、上記疎校正データを発生する
ことを特徴とする請求項１のベクトル・ネットワーク・
アナライザの校正方法。
【請求項４】上記補間ステップは、曲線近似アルゴリズムを上記疎校正データに適用して、
各測定周波数用の詳細校正データを得て、上記詳細校正データから上記詳細システム・エラー・デ
ータを発生することを特徴とする請求項１、２又は３の
ベクトル・ネットワーク・アナライザの校正方法。
【請求項５】上記補間ステップは、上記疎校正データから疎システム・エラー・データを発
生し、曲線近似アルゴリズムを上記疎システム・エラー・デー
タに適用して、上記詳細システム・エラー・データを得
ることを特徴とする請求項１、２又は３のベクトル・ネ
ットワーク・アナライザの校正方法。
【請求項６】ベクトル・ネットワーク・アナライザの
総合周波数レンジよりも狭いユーザ特定測定周波数レン
ジにわたって個別の周波数ステップで測定を行い、基準
インピーダンスから生じた校正データを用いて測定を補
正する形式の上記ベクトル・ネットワーク・アナライザ
を校正する方法であって、上記総合周波数レンジにわたって最初の１組の疎校正デ
ータを上記校正データとして蓄積する第１蓄積ステップ
と、上記ユーザ特定測定周波数レンジよりも広いが上記総合
周波数レンジよりも狭い校正周波数レンジにわたって、
洗練した１組の疎校正データを上記校正データとして蓄
積する第２蓄積ステップと、上記ベクトル・ネットワーク・アナライザによる各測定
に対して、上記最初の１組の疎校正データ及び上記洗練
した１組の校正データの選択した一方から、詳細システ
ム・エラー・データを補間する補間ステップと、上記詳細システム・エラー・データを用いて、各測定を
補正し、校正された測定を行う補正ステップとを具えた
ベクトル・ネットワーク・アナライザの校正方法。
【請求項７】上記第１及び第２蓄積ステップの各々
は、上記最初の１組の疎校正データ用の上記総合周波数
レンジと、上記洗練された１組の疎校正データ用の上記
校正周波数レンジとにわたる上記ベクトル・ネットワー
ク・アナライザのＮ番目の個別周波数ステップごとに、
上記基準インピーダンスによる測定結果を上記疎校正デ
ータとして取り込むことを特徴とする請求項６のベクト
ル・ネットワーク・アナライザの校正方法。
【請求項８】上記第１及び第２蓄積ステップの各々
は、上記最初の１組の疎校正データ用の上記総合周波数レン
ジ内で、また、上記洗練された１組の疎校正データ用の
上記校正周波数レンジ内で、上記ベクトル・ネットワー
ク・アナライザの個別周波数ステップ毎に校正データを
取込み、該校正データを圧縮して、上記疎校正データを発生する
ことを特徴とする請求項６のベクトル・ネットワーク・
アナライザの校正方法。
【請求項９】上記補間ステップは、曲線近似アルゴリズムを、上記疎校正データの選択され
た１つに適用して、各測定周波数用の詳細校正データを
得て、上記詳細校正データから上記詳細システム・エラー・デ
ータを発生することを特徴とする請求項６、７又は８の
ベクトル・ネットワーク・アナライザの校正方法。
【請求項１０】上記補間ステップは、上記疎校正データの選択された１つから疎システム・エ
ラー・データを発生し、曲線近似アルゴリズムを上記疎システム・エラー・デー
タに適用して、上記詳細システム・エラー・データを得
ることを特徴とする請求項６、７又は８のベクトル・ネ
ットワーク・アナライザの校正方法。