傳統(tǒng)的矢量網絡分析儀 VNA(vector network analyzer)在測量平衡/差分器件時，通常采用所謂的“虛擬”方法：網絡分析儀用單邊(single-ended)信號激勵被測件，測出其不平衡(unbalanced)參數(shù)，然后網絡分析儀通過數(shù)學計算，把不平衡參數(shù)轉換成平衡參數(shù)。該方法對于分析小信號(線性)狀態(tài)下的有源/無源器件已經夠用。但是當器件處于大信號(非線性)工作狀態(tài)時，該方法測試結果的精度就受限了。盡管人們想出了很多方法克服這個問題：例如采用“理想的”寬帶功分器或耦合器，但是這些方法都無法進行全系統(tǒng)校準。幸運的是羅德與施瓦茨公司(Rohde & Schwarz)的多端口網絡分析儀ZVA和ZVT，通過添加新的選件，就可以實現(xiàn)精確的寬帶差分器件測量，并且操作方便。
R&S ZVx-K6選件是一種概念全新的技術，并且獲得了多項專利。該公司已經在多種有源器件上進行了實驗驗證，發(fā)現(xiàn)該方法得出的增益壓縮點結果和“虛擬”方法相比，確實有一定差距。圖1就是一個典型的例子，這個實驗采用R&S ZVA40網絡分析儀，在兩種模式下分別測試一個2GHz的
微波單片集成MMIC(monolithic-microwave-integrated-circuit)放大器?？梢钥闯觯谛⌒盘?線性)的情況下，兩種方法的測量結果一樣，但是在放大器處于壓縮狀態(tài)(大信號)的情況下，兩種方法的測量結果有明顯差異。采用真差分激勵測得的增益，比采用虛擬方法的結果提前4dB出現(xiàn)壓縮，并且最大增益的測量結果也要低0.5dB。
這種新技術的改進(優(yōu)點)有如下三方面：
1.目前差分放大器在手機、智能電話、數(shù)據(jù)卡和其他移動設備中得到了廣泛的應用。但是這些器件目前大多采用虛擬方法來測試(由于以前還沒有真差分測試技術)。也就意味著目前測得的器件特性并不正確。
2.如果器件實際出現(xiàn)壓縮的功率，比廠商標注的要低(因為廠商目前都用虛擬方法測試)，也就意味著現(xiàn)在的很多放大器都處于壓縮(過載)狀態(tài)下工作，其實際互調產物要比設計值高很多。
3.采用虛擬方法設計生產手機的廠商，目前必須“功率回退”技術，才能達到理想的線性功率性能。
然而采用“功率回退”技術意味著需要更多(或輸出功率更高)的有源器件，才能達到指定的輸出功率，可能需要重新設計整個發(fā)射機部分。
當然，如果能更精確的測試出平衡器件的特性，器件、系統(tǒng)廠商就可以在產品出廠之前(而不是在使用中出現(xiàn)問題之后)，設計出理想的性能和工作條件。
用傳統(tǒng)的網絡分析儀測量差分(平衡)器件時，儀器只能產生單端激勵，通過數(shù)學計算，把測得的單端S參數(shù)轉化為差分S參數(shù)。儀器并沒有用差分信號去激勵被測件，而是把它當成一個單端器件來測量的。然后使用測得的單端S參數(shù)，計算出混合模S參數(shù)。由于沒有使用真實的差分信號去激勵被測件，這種虛擬方法的精度難以保證。這種方法的精度在小信號(線性)狀態(tài)下尚可，但是在大信號(非線性)狀態(tài)下，難以保證。
當有源器件處于大信號激勵下，其非線性特性逐步顯露(通常用1dB或3dB壓縮點來衡量)，這時采用傳統(tǒng)虛擬方法測量有源器件，就很難得到理想的結果。例如用虛擬法測得某個放大器的1dB壓縮點比實際值偏高，如果用這個參數(shù)去指導設計，則設計出的放大器就可能會于過載狀態(tài)，從而產生很多非線性產物。然而，以前網絡分析儀只能提供虛擬方法，因為網絡分析儀控制其輸出的兩路信號源的幅度和相位的技術極其復雜。
羅德與施瓦茨公司開發(fā)的這項新技術，首次實現(xiàn)了網絡分析儀輸出真正差分信號，用來激勵射頻微波平衡器件，其最高頻率高達40GHz。該方法基于專利控制的技術，控制兩路內部源的幅度和相位，以及專利的差分矢量校準技術。R&S ZVA(2、3、4端口網絡分析儀)或該公司的ZVT(多端口網絡分析儀)內部的兩路源可以產生幅度相同，相位差為0度或180度的信號，其相位差的不確定度小于1度。用這組差分信號激勵被測件，可以直接測出差?；蚬材ｍ憫?，經過矢量修正，直接得出混合模S參數(shù)。
傳統(tǒng)的虛擬方法工作原理如下：在每一個頻點，網絡分析儀的1端口輸出一個單端激勵，在2、3、4端口測量傳輸分量，在1端口測量反射分量，然后分別再用2、3、4端口輸出單端激勵信號，重復上述測試?？梢缘贸?6個單端S參數(shù)(S11到S44)，再用這16個參數(shù)計算出混合模S參數(shù)Sxxyy。但是對于非線性器件，儀器的1端口和2端口不能輸出激勵信號，因此不能再現(xiàn)被測件在實際工作狀態(tài)下的性能。
下載文檔
