[發明專利]基于矢量網絡分析儀測量不確定度二階段評估方法

在審

• 申請號: 202010111204.8
• 申請日: 2020-02-24
• 公開（公告）號: CN111257812A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 王敏;趙永久;陳都;盧田豐
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G01R35/00
• 分類號: G01R35/00
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 韓天宇

本發明公開了一種基于矢量網絡分析儀測量不確定度二階段評估方法，根據矢量網絡分析儀測量機理，分校準和校正兩個階段，利用蒙特卡羅仿真方法對誤差源的值和矢量網絡分析儀測量結果進行不確定度評估，并在此基礎上結合小樣本信息進一步通過貝葉斯信息融合對評估結果進行修正。該方法綜合了蒙特卡羅仿真方法復雜問題數值化的特性和貝葉斯分析方法的可繼承性優勢，同時避免了單純性蒙特卡羅仿真方法因誤差模型不完備而造成的評估結果不準確的問題，大大提高了矢量網絡分析儀測量不確定度評估工作的效率和準確度。

技術領域

本發明涉及微波測量領域，尤其涉及一種基于矢量網絡分析儀測量不確定度二階段評估方法。

背景技術

一直以來，人們期待通過理想的校準完全地消除系統誤差對測量結果的干擾，但事實上，任何物理校準過程都不可能是理想的。對于矢量網絡分析儀，受制造工藝和定標精度的限制，校準件參數的標稱值會存在一定的不確定度，另外，由于測量過程中始終存在隨機誤差的影響，包括線纜彎曲度和接頭重復性引入的傳輸、反射幅度不確定度和相位漂移、矢量網絡分析儀的基底噪聲和溫漂等因素，使得校準件和被測件的測量結果均存在一定的誤差。

傳統意義上，對于測量不確定度的評定方法，主要分為A類和B類兩種類型。A類不確定度評估(如貝葉斯分析)是在重復性實驗條件下采用統計分析的方法評定測量不確定度，在擁有充分獨立實驗樣本的前提下，其評估結果具有客觀性和嚴格性；但另一方面，A類評估的準確度依賴于獨立實驗樣本的大小，然而矢量網絡分析儀校準和測量操作復雜，實驗中獲取充分大量的重復性測量樣本無疑是耗時且費力的，并非經濟可行。B類不確定度評估(如蒙特卡羅仿真方法)則是建立在先驗數據和主觀數學模型的基礎上的非統計分析方法，更具效率和實用性，而相應的，其評估準確度依賴先驗數據的準確性和主觀數學模型的完整性。

測量不確定度的蒙特卡羅仿真依賴于誤差源的概率分布和經驗誤差模型，而實際上這兩個因素的信息都是難以實時準確獲取的；貝葉斯分析依賴于獨立實驗樣本的大小，然而矢量網絡分析儀校準和測量操作復雜，實驗中獲取充分大量的重復性測量樣本無疑是耗時且費力的，并非經濟可行。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是針對背景技術中所涉及到的缺陷，提供一種基于矢量網絡分析儀測量不確定度二階段評估方法。

本發明為解決上述技術問題采用以下技術方案：

基于矢量網絡分析儀測量不確定度二階段評估方法，包含以下步驟：

步驟1)，由校準件定標參數先驗不確定度和更新后的校準件定標參數進行第一階段貝葉斯綜合，獲得校準件定標參數后驗不確定度；

步驟2)，由校準件定標參數后驗不確定度和校準件S參數3階模型進行第一階段蒙特卡羅仿真，獲得校準件S參數不確定度；

步驟3)，由非完備矢量網絡分析儀誤差模型、校準件S參數不確定度和矢量網絡分析儀隨機誤差進行第二階段蒙特卡羅仿真，獲得矢量網絡分析儀測量結果校正先驗不確定度；所述矢量網絡分析儀隨機誤差包括線纜彎曲度和接頭引起的傳輸、反射幅度誤差，以及矢量網絡分析儀的基底噪聲和溫漂系數；

步驟4)，由矢量網絡分析儀測量結果校正先驗不確定度和矢量網絡分析儀測量結果重新采樣值進行第二階段貝葉斯綜合，獲得矢量網絡分析儀測量結果校正后驗不確定度。

作為本發明基于矢量網絡分析儀測量不確定度二階段評估方法進一步的優化方案，步驟1)的詳細步驟如下：

步驟1.1)，查詢儀器和線纜廠商給出的校準件定標參數和定標誤差，得到校準件定標參數先驗不確定度；

步驟1.2)，重新對校準件定標參數進行測量，得到一組樣本；

步驟1.3)，根據步驟1.2)中樣本確定似然函數；

步驟1.4)，根據貝葉斯理論，利用似然函數確定定標參數的后驗分布。