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S参数的损耗因子及数据处理
作者：柴永强胡圣波
来源：《现代电子技术》2017年第15期
摘要：在二端口微波网络测量过程中，随机误差是引起测量误差的主要因素之一，并导致参数不满足能量守恒定理。因此，定义参数前向、后向损耗因子，直观反映测量系统的能量损耗分布情况。同时，通过构建频域测量系统方程，采用Kalman数据估计方法有效地降低了损耗因子，提高了数据测量精度。
关键词：损耗因子；参数；随机误差项； Kalman估计
中图分类号： TN98?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）15?0133?04
Abstract： The random error is one of the main factors causing the measuring error in the process of two?port microwave network measurement， and makes that the S?parameter can′t satisfy the principle of conservation of energy. The forward and reverse loss factors of S?parameter are defined to reflect the distribution of energy loss of the measurement system directly. The measurement system equation in frequency domain was constructed. The Kalman data estimation method is used to reduce the loss factor effectively， and improve the data measurement accuracy.
Keywords： loss factor； S?parameter； random error term； Kalman estimation
0 引言
在精密微波网络或器件的校准测量过程中，引起测量误差的因素有很多，比如网络端口阻抗不匹配引起的源失配系统误差，幅相接收机噪声、测试夹具等引起的随机误差[1?2]。这些误差在微波网络中会被逐级放大，从而导致测量结果失真。因此必须尽量减少误差干扰，才能提高微波测量的数据精度。
针对矢量网络分析仪的测量误差，国内外研究主要从系统误差入手，根据被测网络或器件的不同特性，选择不同的校准件和校准方法[3?4]解决相位不确定和频率限制等问题，提升系统测量性能。
在微波网络中，传输线导体、微波材料的不良特性引起的随机误差会给测量系统带来能量损耗，即参数并不满足能量守恒定律。因此，本文通过定义能量损耗因子对随机误差引起的能量损耗进行定量分析。同时，构建频域系统方程，并采用Kalman估计方法对测量数据进行最佳估计处理，降低测量系统的能量损耗，提高参数的测量精度。
1 损耗因子定义