[發明專利]一種用于校準矢量網絡分析儀的配置無效
| 申請號: | 200910128908.X | 申請日: | 2009-03-13 |
| 公開(公告)號: | CN101533048A | 公開(公告)日: | 2009-09-16 |
| 發明(設計)人: | M·格拉斯爾;A·林德納;R·納格爾;M·萊格 | 申請(專利權)人: | 斯皮納有限公司 |
| 主分類號: | G01R27/28 | 分類號: | G01R27/28;G01R35/00 |
| 代理公司: | 北京市中咨律師事務所 | 代理人: | 楊曉光;許向彤 |
| 地址: | 德國*** | 國省代碼: | 德國;DE |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 用于 校準 矢量 網絡分析 配置 | ||
技術領域
本發明涉及一種用于對軟件控制的矢量網絡分析儀(vector?networkanalyzer,VNA)進行校準的配置,校準方法是,將一組校準部件中的至少一個校準部件與所述VNA連接起來,其中,在校準模式中,所述VNA將所述校準部件當作測量對象,從其被測量到的實際值以及從其被存儲在VNA中的存儲器內的特征數據來計算誤差項,根據所述誤差項在測量模式中對所連接的測量對象的測量結果進行校正并輸出。
背景技術
VNA的部件在頻域中具有幅度-頻率和相位-頻率特性,該特性需要進行新的校準,特別是在測量頻率范圍、搖擺幅度(send?amplitude)和/或測量線(measuring?lines)發生變化的情形中。采用具有已知特性的校準部件來進行校準。不同的校準部件(其中最常用的是短路(short)、開路(open)、負載(load)和穿透(through))聯合起來構成校準組件。各個校準部件(下文中簡短地稱作“部件)與各自的VNA上的測量端口相連接。然后進行實際校準處理,該處理通常是由菜單引導的。這種手動校準容易因混淆這些校準部件而產生錯誤。
作為其它選擇,可以使用電子校準模塊,所述電子校準模塊包含校準數據(即特征數據)作為存儲數據,并與測量端口進行射頻連接,并通過數據線與VNA的數據接口相連。盡管可以避免手動校準中的許多連接上重排過程,并且校準出錯的危險實質性地減少了,但這種電子校準模塊的成本卻非常高。
發明內容
本發明的目標是,提供一種具有上述類型的配置,該配置與手動校準相比,更加節省時間并且不出錯,與自動校準相比,成本效率實質性地得到提高。
這個目標可以根據本發明以這樣的方式來實現,即,每個校準部件包含一個帶有非揮發性存儲器的轉發器,在該非揮發性存儲器中至少包含部件類型、各自的識別號碼作為不可改變的數據、并至少包含使用這個校準部件進行的校準處理的次數作為可改變的數據,并且VNA包括無線接口,用來至少讀出各個校準部件中的不可改變的數據,并用來使所存儲的利用這個校準部件所進行的校準處理的次數遞增。
VNA中的無線接口與各個校準部件中的轉發器之間的通信通過VNA中的微處理器來進行控制。
當對部件中的轉發器進行讀取時,所述微處理器將讀出的不可改變的數據與所存儲的數據進行比較,并與用戶所給出的VNA的預設置進行比較,或者自動進行這種預設置。所述讀出的可改變數據由微處理器進行處理并回寫到所述轉發器中。于是,可以避免錯誤的操作,諸如預置為短路但卻不經意地連接成開路、使用了不允許使用的部件、或使用了允許使用的次數或者允許使用的時間超量了的部件。于是,與常規的手動校準相比,使用本發明所述的配置進行的校準可以節省時間并且在操作時增加安全性。同時,與采用復電校準模塊(complex?electric?calibration?module)進行的自動校準相比,成本效率更高,因為,使用本發明所述配置所進行的校準是使用每個都只多用一個各自的轉發器進行配備或改進的通常校準部件來進行的。
優選實施例是這樣的,VNA在讀出校準部件的數據并且將存儲的校準處理的次數遞增之后切斷無線接口。因此可以確保所述接口與所述部件中的轉發器之間的通信(只在識別部件及其數據時需要,并且通常利用射頻來進行)不會使隨后的校準處理(對干擾及其敏感)失真。
所述無線接口特別包括無線讀寫模塊,該模塊通過插入接頭與VNA相連。這種讀寫模塊可以在市場上買到,其工作基于標準化通信協議,諸如經常在VNA中使用的USB協議。
所述無線接口能夠通過其已有的數據總線與VNA進行通信。
所述各個校準部件的上述特征數據可以涉及本領域中的技術人員所已知的系數,諸如偏移長度(offset?length)、其線損(line?loss)、電感(短路時)或電容(開路時)的多項式系數等。所述特征數據也可以包括各個校準部件的S參數的完整而非常廣泛的數據記錄。
首要的是,每個校準部件中的轉發器上的非揮發性存儲器也可以包含其特征數據,這些特征數據然后通過無線接口被讀出并存儲在VNA中的存儲器中用于計算誤差項。當轉發器中的存儲空間有限時,所述特征數據在這種情形中由上述系數組成。如果所述存儲空間足以容納廣泛的S參數數據記錄,那么,所述特征數據可以由這種數據記錄組成。
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