多端口矢量网络分析仪测量不确定度的研究

Measurement uncertainty is the credibility index of measurement results, adding the uncertainty evaluation function will become one of the trends for future development in commercial vector network analyzer.With the frequent application of multiport components and differential components in microwave engineering, multi-port vector network analyzer become increasingly widely used. However，there has not been a practical methods of measurement uncertainty evaluation for multiport VNA, which makes the research on the methods of measurement uncertainty evaluation for multiport VNA even more essential.A new error model for multi-port VNA measurement is established in this research, on this basis, an innovative solution of uncertainty evaluation will be proposed and studied for multi-port VNA measurement.The residual error assessment methods for the vector network analyzer are improved by using measurements from SOLT calibrations.The classical 32-term error model is extended to describe ，multi-port VNA, all the coefficients in signal paths are replaced by the complex square matrices and the nodes correspondingly become complex vectors. As the scattering matrix can be solved from the forward and reverse general 32-term error model, the uncertainty of S-parameters and group delay measurement can be given in a rigorous analytical expression, which can be applied in arbitrary VAN with different number of ports.

不确定度是是衡量测量结果可信度的指标，在商用矢量网络分析仪中加入不确定度评定功能将成为日后发展的趋势之一。随着多端口器件和差分器件在微波毫米波工程中的广泛应用，多端口矢量网络分析仪的使用越来越普遍，然而至今尚未有完整的多端口矢网测量不确定度的评估方法,这使得多端口矢网测量不确定度评估算法的研究变得更为必要。本课题将致力于研究并建立自主的完整不确定度误差模型，在此基础上探索具有自主创新性的多端口矢网测量不确定度评估方法。利用合适的标准件参数特征化简误差信号流图，提供完整的系统误差项和随机误差项参数的实验获取方法。其次，创造性地将原来十分复杂的多端口矢量网络分析仪误差模型表示成形式上非常简洁的广义二端口32项误差模型，将节点和支路传输值分别表示成向量和矩阵。经过大量的矩阵方程推导，得到S参数及群时延测量不确定度计算公式，它将完全以严格的解析表达式给出，而且适用于任意端口数目的矢量网络分析仪。

不确定度是是衡量测量结果可信度的指标，测量值需伴随其对应的测量不确定度，才是完整的量测结果。在矢量网络分析仪中加入不确定度评定功能将成为日后发展的趋势之一。随着多端口器件和差分器件在微波工程中的广泛应用，多端口矢量网络分析仪的使用越来越普遍，本课题研究多端口矢量网络分析仪的基于完整误差模型的测量不确定度评估。首先,建立了完整的二端口矢量网络分析仪的32项误差模型，在该误差模型中，不仅考虑系统误差项同时引入随机误差项。基于32项误差模型，经过大量公式推导，提出了二端口矢量网络分析仪整机测量不确定度解析评估算法，研究了矢量网络分析仪随机误差项的实验提取方法，并通过仿真和实验测试验证了该算法的正确性，为导出基于完整误差模型的多端口矢量网络分析仪的测量不确定度评估算法奠定了基础。其次，研究了基于4n项误差模型和多种校准技术的多端口矢量网络分析仪的不确定度的解析评估算法，分别研究了TRL，TRM以及LZZ非理想校准件对S参数测量的影响，在分析过程中，利用广义二端口网络理论简化了分析，导出了校准件的非理想偏离导致被测S参数的偏离的解析公式。结合上述两项研究成果，导出了基于完整误差模型的多端口矢量网络分析仪整机测量不确定度评估算法，算法以严格的解析表达式给出，而且适用于任意端口数目的矢量网络分析仪，对该不确定度算法进行了仿真验证，验证了该算法的正确性。此外，本课题还研究基于两阶贝叶斯分析和蒙特卡罗方法的网络分析仪测量不确定度评估方法，以及矢量网络分析仪时域测量不确定度的分析方法。该项目的研究对理解多端口网络分析仪测量误差的来源，误差传递的途径和过程，校准技术以及测量不确定度的评估具有重要的理论和实际意义。