(57)【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、
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・データを発生し、
上記曲線近似アルゴリズムは、パラメトリック多項式曲線近似技法であることを特徴とするベクトル・ネットワーク・アナライザの校正方法。
【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（Ｚ０）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、３×２４７５１＝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１０１１．５ＭＨｚ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、この補間ステップは、曲線近似アルゴリズムを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、詳細校正データから詳細システム・エラー・データを発生し、この曲線近似アルゴリズムは、パラメトリック多項式曲線近似技法であることを特徴としている。
【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２０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 Calibration」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(xN)=P
に対して、データが次の多項式モデル
P(X)=a0+a1+a2X2+...+akXk
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...x1k)(1x2...x2k)...(1xN...xNk)のセットであり、Aは、係数{a0a1...ak}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。ｘm=mにおいて、均等に間隔に空いた計算データ{x1x2...xN}に対して
D={(11...1k)(12...2k)...(1N...Nk)}
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[x1+kx1+2k]にて補間データを計算するのに最良に適合する。なお、x1+k及びx1+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、x1+k＜＝y＜＝x1+2kである。
x=(y-x1)/U+1
なお、U=xi+1-xiである。
また、
P(x)=[1xx2...xk]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
【図１】
0004300253.tif 000002
【図２】
0004300253.tif 000003