JP2004251904A

JP2004251904A - デバイスの相反性を利用するマルチポートネットワークアナライザの校正

Info

Publication number: JP2004251904A
Application number: JP2004037400A
Authority: JP
Inventors: Tiberiu Jamneala; ティベリウ・ジャムネアラ; David A Feld; デビット・エイ・フェルド; Burhan Zaini; ブーハン・ザイニ
Original assignee: Agilent Technologies Inc
Current assignee: Agilent Technologies Inc
Priority date: 2003-02-18
Filing date: 2004-02-13
Publication date: 2004-09-09
Also published as: US7107170B2; US20040162689A1

Abstract

【課題】正確な既知の校正標準を使用せずにベクトルネットワークアナライザを校正する
【解決手段】本発明は、非対称相反デバイスの測定結果を用いる。本発明は、校正標準の集合の定義パラメータのパラメータ値を決定する方法を含む。該方法は、定義パラメータのパラメータ値を調整しながら、非対称相反デバイスの補正された測定順方向伝送Ｓパラメータと補正された測定逆方向伝送Ｓパラメータとの差を本質的に最小限にすることにより、校正標準の集合の定義パラメータのパラメータ値を決定する。また、本発明は、２個を超える試験ポートを有するマルチポートベクトルネットワークアナライザの校正を補償する方法を含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、電子試験／測定機器に関する。特に、本発明は、ベクトルネットワークアナライザなどの電子試験／測定機器の校正に関する。

ベクトルネットワークアナラナイザ（ＶＮＡ）は、無線周波（ＲＦ）もしくはマイクロ波またはミリメートル波の被測定物（ＤＵＴ）の性能を測定し、ネットワークの散乱パラメータに関する測定結果を生成する。すべての試験／測定機器と同様に、ＶＮＡは、特定のＤＵＴに関して生成された被測定Ｓパラメータに誤差を導入する。こうした誤差が存在する場合、当該ＤＵＴに関する実際のＳパラメータデータの測定結果を歪曲するかまたは破壊する。

幸いにも、少なくともＶＮＡおよび対応する試験システム（たとえば、ケーブル、コネクタ、フィクスチャなど）により導入されるいわゆる「系統的な」誤差は、特性化して、後にＶＮＡ校正によりＤＵＴの測定結果から除去することができる。残念ながら、多くの場合、当該周波数範囲における校正のために、十分な確度で定義パラメータが知られている校正標準の集合を構成または特性化することは、必ずしも好都合であるとは限らず、また、可能であるとも限らない。さらに、精密標準を作成することが可能な場合でも、校正標準は、こうした基準の実施を制御して正確に特性化する必要があるため、非常に高く付く。

したがって、正確に既知の特性を有する校正標準の集合を使用することに依存せずに、ＶＮＡを校正することは好都合である。こうした校正は、校正標準を使用してＶＮＡを校正する分野における長年の要求を解決するであろう。

本発明の一実施態様では、マルチポートベクトルネットワークアナライザを校正するために使用する校正標準の集合のパラメータ値を決定する方法を提供する。いくつかの実施態様では、この方法は、非対称相反デバイスの測定を利用することを含む。非対称相反デバイスの測定は、マルチポートベクトルネットワークアナライザを使って行われる。この測定は、校正標準の集合に関する定義パラメータのパラメータ値を最適化するために使用される。

本発明のもう１つの実施態様では、２個を超える試験ポートを有するマルチポートベクトルネットワークアナライザの校正を補償する方法を提供する。実施態様によっては、この方法は、非対称相反デバイスの測定を使用して、マルチポートベクトルネットワークアナライザの誤差モデルの誤差係数を最適化することを含む。この方法によると、校正は、校正に使用する校正標準の集合の不完全に認識されている定義パラメータの影響を最小限にするように補償される。

本発明のさらにもう１つの実施態様では、マルチポートＶＮＡを提供する。実施態様によっては、マルチポートベクトルネットワークアナライザは、非対称相反デバイスの測定を含む校正補償器を備える。校正補償器は、校正標準の集合のある校正標準のパラメータ値の認識の誤りを補正する。校正標準の集合は、マルチポートベクトルネットワークアナライザを校正するために使用される。

本発明のさらにもう１つの実施態様では、校正補償システムを提供する。実施態様によっては、校正補償システムは、コンピュータと、マルチポートベクトルネットワークアナライザと、メモリ内に記憶されて、コンピュータにより実行されるコンピュータプログラムとを含む。コンピュータプログラムは、マルチポートベクトルネットワークアナライザを制御すると共に、非対称相反デバイスの測定を使用して、一連の校正標準の集合のある校正標準の定義パラメータのパラメータ値の決定を実施する命令を含む。

本発明の特定の実施態様は、上記の特徴のほかに、また上記の特徴の代わりにその他の特徴を有する。本発明のこれらの特徴およびその他の特徴について、以下の図面に関して以下で詳細に説明する。

本発明の様々な実施態様の特徴は、添付の図面に関連して以下の説明を参照すると、より容易に理解されるであろう。添付の図面では、類似の参照符号は類似の構造要素を指示する。

本発明の様々な実施態様は、校正標準を使用するマルチポートベクトルネットワークアナライザ（ＶＮＡ）の校正を容易にする。本発明のいくつかの実施態様は、非対称相反デバイスの測定結果を利用して、マルチポートＶＮＡ校正に使用する校正標準の不正確に認識されている定義パラメータを補正する。非対称相反デバイスのこうした測定結果を使用すると、校正標準の定義特性またはパラメータの値は、本質的に最適化されるまで調整される。したがって、不完全に認識されているかまたは誤って特性化されたパラメータを有する校正標準を使用して、既知または精密校正標準と正常に対応する確度の程度およびレベルまで、マルチポートＶＮＡを校正することができる。さらに、本発明の実施態様は、不完全に認識されている校正標準の特性化を促進して、こうした標準を「精密な」標準として本質的に処理して使用することを可能にする。

図１は、本発明の一実施態様によるマルチポートベクトルネットワークアナライザ（ＶＮＡ）を校正するために使用される校正標準の集合の定義パラメータのパラメータ値を決定する方法のフローチャートを示す。決定方法１００は、パラメータ値を調整して、非対称相反デバイスの補正された測定順方向伝送Ｓパラメータと、補正された測定逆方向伝送Ｓパラメータとの間の差を本質的に最小限にすることにより、パラメータ値を決定する。いくつかの実施態様では、決定方法１００は、様々な当該周波数における非対称相反デバイスの順方向伝送Ｓパラメータの補正された測定結果と、逆方向伝送Ｓパラメータとの二乗平均平方根（ｒｍｓ）差を、最適化パラメータ値を生成するための最適化測定基準として使用する。さらに、実施態様によっては、マルチポート非対称相反デバイスが使用される。

決定した後、最適化パラメータ値を有する校正標準の集合を使用して、被試験デバイス（ＤＵＴ）の校正された測定結果を得ることができる。パラメータ値を決定する方法１００は、校正標準の集合にある１つ以上の定義パラメータのパラメータ値を同時に決定するために使用することができる。他の実施態様では、定義パラメータは、単一のスルー標準を除くすべてについて決定される。１つまたは複数のパラメータ値を決定することにより、方法１００は、マルチポートＶＮＡ校正を実行する時に、１つまたは複数の未知であるかまたは不完全に認識されている定義パラメータを有する１つまたは複数の校正標準を使用することを容易にする。

本明細書では、不定冠詞は「１つまたは複数の」を意味し、したがって、校正標準の集合の１つまたは複数の校正標準のそれぞれ１つまたは複数の「未知」であるかまたは「不完全に認識されている」定義パラメータの１つまたは複数のパラメータ値が決定される。さらに、本明細書で使用する場合、「定義パラメータ」は、校正標準の測定結果から、マルチポートＶＮＡの誤差モデルに関連する誤差係数の集合を決定する時に直接または間接的に使用される校正標準のパラメータである。さらに、本明細書で使用する場合、「未知の」または「不完全に認識されている」パラメータは、従来の校正方法を使用する校正の所望の誤差補正を支援するために、当該周波数範囲全体で完全に未知であるか、または十分な確度で認識されていない値を有するパラメータである。「非対称」デバイスは、ｎ番目のポート、たとえばポートｎの反射ＳパラメータＳ_ｎｎが当該周波数範囲または帯域の少なくとも一部分において、ｍ番目のポート（たとえば、ポートｍ）の反射ＳパラメータＳと大きさおよび位相のいずれか一方または両方が異なるデバイスである。たとえば、ポート１における反射ＳパラメータＳ_１１が、当該周波数範囲の少なくともある部分でポート２における反射ＳパラメータＳ_２２と等しくない特定のデバイスは、非対称デバイスである。

本明細書では、マルチポートＶＮＡは、２個を超える試験ポートを有するＶＮＡである。あるいは、マルチポートＶＮＡは、Ｓパラメータテストセットと組み合わせて、使用可能な試験ポートの数を２個を超える数まで増加させる２ポートＶＮＡで良い。同様に、マルチポートＶＮＡは、使用可能な試験ポートの数を増加させるパラメータテストセットと組み合わせて、３ポートＶＮＡまたは４ポートＶＮＡなどのマルチポートＶＮＡでも良いが、これらだけに限らない。したがって、組合せが２個を超える試験ポートを形成するようにＳパラメータテストセットと組み合わされた２個のポートを有するＶＮＡは、マルチポートＶＮＡである。さらに、３個、４個、５個または６個を超える試験ポートを有するＶＮＡは、試験ポートの数を拡張するＳパラメータテストセットを含むか否かに関わらず、すべてマルチポートＶＮＡの例である。

たとえば、マルチポートＶＮＡは、カリフォルニア州、パロ・アルトのアジレント・テクノロジー社（ＡｇｉｌｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）が製造しているモデルＥ５０７１Ｂ−４１３の４ポートＶＮＡで良い。もう１つの実施例では、マルチポートＶＮＡは、アジレント・テクノロジー社のモデル８７２０ＥＳＶＮＡであり、Ｎ４４１８ＡＳパラメータテストセットを含む。８７２０ＥＳＶＮＡとＮ４４１８ＡＳパラメータテストセットとの組合せは、フル４ポート誤差補正を含む４ポートマルチポートＶＮＡを提供する。もう１つの実施例では、マルチポートＶＮＡは、カリフォルニア州、パロ・アルトのアジレント・テクノロジー社が製造しているモデルＥ５０７１Ｂ−４１３の４ポートＶＮＡであり、Ｎ４４１８ＡＳ−パラメータテストセットを含む。マルチポートＶＮＡ構成のさらに他の実施例は、アジレント・テクノロジー社の文献番号５９８８−２４６１ＥＮ「マルチポートおよび平衡デバイスに関するアジレント試験溶液」（ＡｇｉｌｅｎｔＴｅｓｔＳｏｌｕｔｉｏｎｓｆｏｒＭｕｌｔｉｐｏｒｔａｎｄＢａｌａｎｃｅｄＤｅｖｉｃｅｓ）に記載されており、この文献は、引用することにより本明細書に援用する。

より一般的には「Ｓパラメータ」として周知されているネットワーク散乱パラメータは、ＤＵＴの１個または複数のポートに向かっておよびポートから離れるように移動する電圧波の測定結果から計算された被測定物（ＤＵＴ）に関する伝送および反射（Ｔ／Ｒ）係数である。一般に、Ｓパラメータは、大きさおよび位相のいずれかに関して、または、実数部および虚数部を有する複素数と等価な形態で表される。Ｎ^２個のこうしたＳパラメータの集合、つまりＳ_ｎｎ、Ｓ_ｎｍおよびＳ_ｍｎ（ただし、ｎおよびｍの各々＝１，２，．．．，Ｎ、ｎはｍに等しくなく、ｎおよびｍは各々自然数で表現される）の集合は、単一周波数における特定のマルチポートＤＵＴの線形ＲＦ性能の完全な特性化を提供する。各々の要素が、ＤＵＴの動作周波数範囲全体における複数の異なる周波数のどれかで測定された一連のＳパラメータは、そのＤＵＴの周波数性能を特性化する。

マルチポートＶＮＡの校正は、校正されるＶＮＡを使用して、「校正標準」として知られている一連の特殊なデバイスのＳパラメータを測定することを含む。たとえば、３ポートＶＮＡを校正するためには、１２の校正標準の集合を使用する。場合によっては、特に対称テストフィクスチャを使用する場合、校正標準の集合は、６種類の独立標準のみを使用する。

マルチポートＶＮＡの誤差モデルの誤差係数の集合を、校正標準の特定の定義パラメータの既知の値を使用して、測定Ｓパラメータから計算する。計算した後、誤差係数は、マルチポートＶＮＡがＤＵＴに関して生成した「生の」または「測定したままの」Ｓパラメータデータに校正を適用するために使用される。こうして数学的にデータに適用される補正は、生Ｓパラメータデータから系統的な誤差の影響を本質的に除去し、ＤＵＴに関して「誤差を補正された」または「校正された」測定Ｓパラメータデータが得られる。したがって、ＤＵＴに関して校正されたかまたは誤差を補正されたデータは、ＶＮＡに関係なくＤＵＴの「実際の」性能を正確に指示すると考えられる。

未知であるか、または不完全に認識されている定義パラメータを有する校正標準は、本明細書では、「未知」または「非精密」校正標準と記載する。たとえば、未知の校正標準は、プリント回路基板（ＰＣＢ）またはテストフィクスチャに取り付けられたＤＵＴをそのままで試験するために開発された校正標準である。実施態様によっては、未知の校正標準は、従来の標準に基づく校正で使用される既知または精密な１種類の標準に近い。ＤＵＴまたは標準の実効範囲は、一般に、当該周波数範囲を画定する。パラメータ値を決定する方法１００は、いくつかの実施態様により、マルチポートＶＮＡの所望または適切な校正のために、ＤＵＴの当該周波数範囲より広い周波数範囲を含む。当業者は、ＤＵＴの当該周波数範囲が分かれば、必要以上の実験を行わなくても、パラメータ値を決定する方法１００の周波数範囲を容易に決定することができる。

逆に、「既知」または「精密」校正標準は、既知の定義パラメータを有する校正標準である。特に、精密標準は、校正標準の各定義パラメータのパラメータ値が、ＶＮＡの校正を支援するのに十分な確度および精度で既知である標準である。多くの場合、精密校正標準は、校正標準のメーカーが提供または生成するパラメータを有する。あるいは、特定の精密標準の定義パラメータ値は、校正標準を構成した後、校正標準を校正目的で使用する前に、いくつかの公知の方法のどれかで直接または間接的に測定することができる。

測定された特性は、「生の」測定特性または「補正された」測定特性である。本明細書で使用する場合、「生の」という用語は、測定された特性が補正されず、一般に、測定システムに関連する系統的な誤差を含むことを指す。また、本明細書で使用する場合、「補正された」という語句は、一般に、補正が適用された測定特性を指す。場合によっては、補正された測定結果は、校正されたシステムで測定が行われたことを示すために、「校正された」測定結果と記載される。一般に、誤差モデルに基づく補正は、デバイスのＳパラメータの生の測定結果から補正または校正された測定結果を生成するために、マルチポートＶＮＡ測定に使用される。

一般に、定義パラメータの正確な既知のパラメータ値を有する精密または既知の校正標準を使用する場合、補正または校正された測定結果を生成するために適用される補正は、測定システムの系統的な誤差の影響を減少させるか、または本質的になくす。しかし、不完全に認識されているかまたは未知の定義パラメータ値を有する校正標準を使用する場合、補正された測定結果は、パラメータ値の認識、より正確にはパラメータ値の認識不足に関する誤差成分を必然的に含む。つまり、校正標準の定義パラメータのパラメータ値の誤差は、補正された測定結果を生成するために適用される補正に誤差を導入する。

したがって、本明細書では、「校正された」測定結果は、十分に認識されているか、または十分に特性化されたパラメータ値を有する精密校正標準を使用する時に、補正された測定結果を指すために使用する。「補正された」測定結果という用語は、校正標準の集合が不完全に認識されているか、または不適切に特性化されたパラメータ値を有する場合に、校正標準の集合を使用して補正された測定結果のために留保される。当然、補正された測定結果を生成するために使用されるパラメータ値が、校正目的で十分な確度で認識されると、補正測定結果は本質的に、校正された測定結果になる。さらに、「補正された」および「誤差を補正された」という語句は、以下で互換可能に使用される。また、「本質的に等しい」という用語は、同一の値または類似する値を有するパラメータを意味する。

先行技術で十分に周知されているように、線形かつ受動的な時間反転対称デバイスは相反的な挙動を呈する。特に、線形かつ受動的な時間反転対称デバイスは、実際の逆方向伝送Ｓパラメータ、つまりＳ_ｍｎの対応する集合に等しい実際の順方向伝送Ｓパラメータの集合、つまりＳ_ｎｍを有する。つまり、Ｎポートを有する相反デバイスは、順方向および逆方向Ｓパラメータ、Ｓ_ｎｍおよびＳ_ｍｎ（ｎおよびｍは各々１からＮであり、ｎはｍに等しくなく、Ｓ_ｎｍはＳ_ｍｎに等しい）を示す。たとえば、Ｎ＝３の場合、Ｓ_１２＝Ｓ_２１、Ｓ_１３＝Ｓ_３１、Ｓ_２３＝Ｓ_３２である。

相反デバイスの例としては、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、帯域通過フィルタ、減衰器、ダイプレクサフィルタ、マルチプレクサフィルタ、および有限長伝送線路が挙げられるが、これらだけに限らない。さらに、当業者は、本明細書で使用する「線形」は、先行技術の線形デバイスで周知されているように、「ほぼ線形」を含むことを認識している。多くの相反デバイスは、非対称相反デバイスでもある。

非対称相反デバイスは、当該周波数範囲における実際の逆方向Ｓパラメータ（たとえば、Ｓ_１２）に本質的に等しい「実際の」順方向伝送Ｓパラメータ（たとえば、Ｓ_２１）を有する非対称デバイスで良い。上記のとおり、「実際の」という語句は、デバイスの真の特性を指し、測定の実施に使用されるシステム（たとえば、マルチポートＶＮＡ）に対応する系統的および不規則な誤差の両方の誤差を含む「測定された」結果から特性を識別することを意味する。

実施態様によっては、非対称相反デバイスは、上記に定義するように、入力および出力反射Ｓパラメータが等しくないマルチポートデバイスである。つまり、非対称相反デバイスは、本明細書では「ポートｎ」と呼ぶｎ番目のポートにおける入力反射ＳパラメータＳ_ｎｎと、本明細書で「ポートｍ」と呼ぶｍ番目のポートにおける入力反射ＳパラメータＳ_ｍｍとの間の差を示す。ポートｎとポートｍとの間の区別は、単に説明上行うのであり、いかなる場合にも本発明を制限するものではない。たとえば、ｎが３に等しく、ｍが４に等しい場合、ｎ番目のポートは「ポート３」であり、その反射ＳパラメータはＳ_３３であり、ｍ番目のポートは「ポート４」であり、その反射ＳパラメータはＳ_４４である。もう１つの例では、ｎが１に等しく、ｍが３に等しい場合、ｎ番目のポートは「ポート１」であり、その反射ＳパラメータはＳ_１１であり、ｍ番目のポートは「ポート３」であり、その反射ＳパラメータはＳ_３３である。したがって、非対称相反デバイスは、等しくない反射Ｓパラメータであって、ｍに等しくないすべてのｎに関して、Ｓ_ｎｎがＳ_ｍｍに等しくないＳパラメータにより定義される。

いくつかの実施態様では、非対称相反デバイスの反射パラメータ間の差は、小差ではなく大差である。一般に、差が大きくなればなるほど、こうした実施態様による結果は、質がより良好になるか、または高くなる。さらに、実施態様によっては、反射パラメータＳ_ｎｎとＳ_ｍｍとの差は、ＤＵＴの当該周波数範囲の相当部分においてある程度存在する。Ｓ_ｎｎおよびＳ_ｍｍ反射パラメータがどの程度異なるか、あるいは周波数範囲のどの部分に差が存在するかは、パラメータ値の決定１００が行われる速度および確度に最終的に影響する。しかし、周波数範囲の少なくとも一部における反射パラメータＳ_ｎｎおよびＳ_ｍｍに少なくとも多少の差を示すすべての相反デバイスは都合が良く、方法１００の範囲内である。

たとえば、比較的低い方の当該周波数範囲付近に通過帯域を有する低損失狭帯域通過フィルタは、当該周波数範囲の大部分で、反射パラメータＳ_１１とＳ_２２との間に比較的大きい差を示すことが知られている。特に、こうした帯域通過フィルタの反射パラメータＳ_１１およびＳ_２２は、フィルタの上の方の通過帯域エッジから、高次モードがこうしたフィルタの阻止特性に近づく傾向がある周波数点まで、互いに非常に異なると考えられる。したがって、この種のフィルタは、方法１００のいくつかの実施態様による非対称相反デバイスとして使用する上で、理想的な選択肢であることが多い。一方、高い減衰レベル（たとえば、４０ｄＢ）を有する減衰器は、ポート１における反射パラメータＳ_１１と、ポート２における反射パラメータＳ_２２との間で大差を示さないと考えられる。したがって、こうした減衰器は、実施態様によっては、非対称相反デバイスとして比較的望ましくない。もう１つの実施例では、マルチポートデュプレクサなどのマルチポート非対称相反デバイスを使用することができるが、これらだけに限らない。上記の実施例および、無線周波（ＲＦ）およびマイクロ波デバイスの広く支持されている知識から、当業者は、過度な実験を行わずに、適切な非対称相反デバイスを容易に特定して選択することができる。

再び図１を参照すると、パラメータ値を決定する方法１００は、マルチポートＶＮＡを使用して、校正標準の集合の標準に対するＳパラメータの測定１１０を含む。ステップ１１０において測定されたＳパラメータは、一般に校正標準に関連するＳパラメータである。たとえば、入力ポートの反射パラメータ、つまりＳ_１１は、短絡回路を表す校正標準に関して測定される（ステップ１１０）。もう１つの実施例では、入力ポートの反射Ｓパラメータ、つまりＳ_１１は、開放回路を表す校正標準に関して測定される（ステップ１１０）。こうした開放回路および短絡回路校正標準に関する反射Ｓパラメータは、各標準を各試験ポートに一時的に接続することにより、マルチポートＶＮＡの試験ポートの各々について測定される。同様に、校正標準の集合内のその他の標準のＳパラメータは、マルチポートＶＮＡの試験ポートに標準を一時的に接続することにより測定される（ステップ１１０）。

Ｓパラメータは、ＶＮＡの校正が行われる周波数範囲を含むある範囲の周波数で測定される（ステップ１１０）。実施態様によっては、測定ステップ１１０は、当該周波数範囲内の多数の周波数点における個々のＳパラメータの測定結果を得ることを含む。さらに、実施態様によっては、校正標準のＳパラメータが測定される当該周波数範囲内の周波数点の数は、決定されるパラメータ値の数より大きいか、または等しい。たとえば、決定される３つの定義パラメータそれぞれのパラメータ値が３つある場合、校正標準の集合における各標準のＳパラメータが測定される周波数範囲内に少なくとも３つの周波数点が存在することが好ましい。マルチポートＶＮＡ校正時の従来の校正標準の測定と同様に、集合の校正標準が測定される順序は重要ではない。

一般に、マルチポートＶＮＡを使用して行われるあるタイプの校正は、校正標準の集合を測定し、該集合の各校正標準に普通に対応するＳパラメータ測定結果を確定する。たとえば、十分に周知されているタイプの校正は、いわゆる「ＳＯＬＴ」校正である。ＳＯＬＴ校正に使用される校正標準の集合は、短絡回路（「ｓｈｏｒｔ」）、開放回路（「ｏｐｅｎ」）、ロード（「ｌｏａｄ」）、およびスルー（「ｔｈｒｕ」）を含む。典型的な３ポートＶＮＡの各ポートにおける反射Ｓパラメータ（たとえば、ポート１におけるＳ_１１、ポート２におけるＳ_２２、ポート３におけるＳ_３３）は、一般にｓｈｏｒｔ標準に関連する。したがって、測定１１０で暗示されていることは、どのタイプの校正を実行するかの決定、および使用する校正標準の集合の選択である。言い換えると、校正のタイプは、一般に対応する測定を決定する。

校正標準の選択は、校正標準を選択するための従来の指針に基づく。従来の指針は、複素Ｓパラメータ平面において互いに広く離間配置されているＳパラメータを有する校正標準を選択することを含む。多くの場合、校正タイプ（たとえば、ＳＯＬＴ）の決定は、使用する特定のネットワークアナライザにより決まる。校正標準の説明、ＳＯＬＴ校正方法、従来のインフィクスチャ校正の説明は、アジレントのアプリケーションノートＡＮ１２８７−３「ネットワークアナライザの測定結果に対する誤差補正の適用」（ＡｐｐｌｙｉｎｇＥｒｒｏｒＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎｔｏＮｅｔｗｏｒｋＡｎａｌｙｚｅｒＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）、ＡＮ８５１０−５Ａ「アジレント８５１０ネットワークアナライザに対する校正標準の特定」（ＳｐｅｃｉｆｙｉｎｇＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎＳｔａｎｄａｒｄｓｆｏｒｔｈｅＡｇｉｌｅｎｔ８５１０ＮｅｔｗｏｒｋＡｎａｌｙｚｅｒ）、ＡＮ１２８７−９「ベクトルネットワークアナライザを使用したインフィクスチャ測定」（Ｉｎ−ＦｉｘｔｕｒｅＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＵｓｉｎｇＶｅｃｔｏｒＮｅｔｗｏｒｋＡｎａｌｙｚｅｒ）に記載されており、この３つのアプリケーションノートは、引用することにより本明細書に援用する。

本発明の方法１００は、１２以上のターム（項）を有する誤差モデルを使用する誤差補正方法または校正タイプに適用される。説明の目的上、また一般性を損なうことなく、１２ターム誤差モデルを使用するＳＯＬＴ校正タイプを以下で仮定する。当業者は、過度な実験を行わなくとも、ＳＯＬＴ校正タイプに関する本明細書の説明をＳＯＬＴに関連する他の校正タイプに容易に拡張することができる。

上記のとおり、上記アプリケーションノートに記載されている類の従来の校正タイプと異なり、校正標準の集合内の校正標準は、十分に特性化されたパラメータを有する精密デバイスである必要はない。対照的に、本発明によるパラメータ値決定方法１００は、集合内の１つまたは複数の校正標準のそれぞれの定義パラメータの１つまたは複数のパラメータ値を明示的に決定する。しかし、実施態様によっては、標準の集合の少なくとも１つの校正標準は精密標準である（つまり、既知の定義パラメータを有する標準である）。したがって、たとえば、短絡、開放、ロードに近い校正標準、およびスルーに近いいくつかの標準は、いくつかの実施態様によるマルチポートＳＯＬＴのそれぞれｓｈｏｒｔ（短絡または短絡回路）、ｏｐｅｎ（開放または開放回路）、ｌｏａｄ（ロードまたは負荷）、およびいくつかのｔｈｒｕ（スルー）標準として使用することができる。さらに、これらの実施態様のいくつかでは、使用する精密または既知の校正標準は、いくつかのｔｈｒｕ標準の１つである。精密なｔｈｒｕ標準の使用はいくつかの実施態様で選択され、つまり、従来の特性化方法体系を使用して、ｓｈｏｒｔ標準、ｏｐｅｎ標準、ｌｏａｄ標準をより容易に特性化できるからである。

上記の校正標準の実施例では、Ｎを校正されるマルチポートＶＮＡ内の試験ポートの数とし、Ｎ・（Ｎ−１）／２と同程度の多くのｔｈｒｕ標準が存在する場合でも、ｔｈｒｕ標準の１つのみが精密ｔｈｒｕである。他の実施態様では、１つだけではなく、より多くの精密標準が使用される。たとえば、マルチポートＶＮＡが３ポートＶＮＡである場合、合計３つのｔｈｒｕ標準から２つの精密ｔｈｒｕ標準を使用できる。当然、実施態様によっては、さらに多くの精密標準を使用することができる。たとえば、実施態様によっては、ｓｈｏｒｔおよびｏｐｅｎ以外のすべての標準が精密標準である場合がある。一般に、いくつかの実施態様によると、標準のいずれか、またはほぼすべてが精密標準である場合がある。

標準がほぼ精密標準または非精密標準である場合の一例は、ＤＵＴの「インフィクスチャ」試験である。一般に、テストフィクスチャは、２つの主な役割を果たす：マルチポートＶＮＡの標準化された界面（standardized interface）をＤＵＴの界面（interface）に適応させ、ＤＵＴの設置環境を物理的または電気的に模倣する。テストフィクスチャは、ＤＵＴに関して実施される試験が必要とする程度に単純であるかまたは複雑で良い。たとえば、マルチポートＶＮＡの代表的な標準界面は、いくつかの標準化されたコネクタタイプのどれかを終端端部に有する同軸ケーブルの集合である。テストフィクスチャは、同軸ケーブルの標準化されたコネクタと非標準ＤＵＴ界面（たとえば、はんだピンまたはタブ）との間の移行部分またはアダプタとしての機能を果たすことができる。その他の状況では、テストフィクスチャは、取付けおよび電源接続を提供し、標準化されたコネクタがないＤＵＴに対する界面アダプタとして機能を果たす。あるいは、テストフィクスチャは、ケーブルの端部にある単なるコネクタであるか、またはＤＵＴが標準化されたコネクタを有する場合、あるコネクタタイプを他のコネクタタイプに適応させるコネクタアダプタで良い。テストフィクスチャは、ゼロ損失、ゼロ電気長を有し、寄生成分がない「ヌル」装置でも良い。ＶＮＡを使用して測定を容易にするためにＰＣＢに取り付けられるＤＵＴは、「インフィクスチャ」試験と等価である。実施態様によっては、高アイソレーション、低コモン対地インダクタンスの装置を使用する。こうした装置の一例は、２００２年１２月２７日に出願されたデービットＡ．フェルド等の米国特許出願第１０／３３１，７１４号「ＲＦ回路試験環境において高ＲＦ信号アイソレーションおよび低コモン対地インダクタンスを提供するシステムおよび方法」（ＳｙｓｔｅｍａｎｄＭｅｔｈｏｄｆｏｒＰｒｏｖｉｄｉｎｇＨｉｇｈＲＦＳｉｇｎａｌＩｓｏｌａｔｉｏｎａｎｄＩｓｏｌａｔｉｏｎａｎｄＬｏｗＣｏｍｍｏｎＧｒｏｕｎｄＩｎｄｕｃｔａｎｃｅｉｎａｎＲＦＣｉｒｃｕｉｔＴｅｓｔｉｎｇＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）の係属特許出願に記載されており、この出願は、引用することにより本明細書に援用する。

再び図１を参照すると、パラメータ値を決定する方法１００は、非対称相反デバイスのＳパラメータを測定すること（ステップ１２０）を含む。特にマルチポート非対称相反デバイスの場合、Ｎが非対称相反デバイスのポートまたは入力／出力の数に等しい１からＮのすべてのｎの生の入力反射ＳパラメータＳ_ｎｎの集合は、マルチポートＶＮＡを使用して測定される（ステップ１２０）。さらに、生の順方向伝送Ｓパラメータの集合Ｓ_ｎｍ、および対応する生の逆方向伝送Ｓパラメータの集合Ｓ_ｍｎは、ｎがｍに等しくない１からＮのすべてのｎおよびｍに関して、マルチポートＶＮＡを使用して測定される（ステップ１２０）。インフィクスチャ試験の場合、相反デバイスは、一般にテストフィクスチャ内に適合するか、または取付け可能である。

生のＳパラメータＳ_ｎｎ、Ｓ_ｎｍおよびＳ_ｍｎの集合は、マルチポートＶＮＡの校正が行われる周波数範囲にわたるある周波数範囲で測定される（ステップ１２０）。校正標準の測定（ステップ１１０）と同様、非対称相反デバイスのＳパラメータを測定する（ステップ１２０）周波数点の数は、実施態様によっては、決定されるパラメータの数より多いか、または等しい。これらの実施態様のいくつかでは、校正標準の測定（ステップ１１０）、および非対称相反デバイスの測定（ステップ１２０）に同じ周波数点を使用する。生のＳパラメータＳ_ｎｎ、Ｓ_ｎｍおよびＳ_ｍｎが測定（ステップ１２０）される順序は重要ではない。さらに、校正標準を測定し（ステップ１１０）、非対称相反デバイスを測定（ステップ１２０）する順序も、方法１００のいくつかの実施態様に関しては重要ではない。したがって、非対称相反デバイスの測定（ステップ１２０）は、校正標準の測定（ステップ１１０）の前または後に行うことができる。

パラメータ値を決定する方法１００は、校正標準の集合にある校正標準の定義パラメータのパラメータ値を調整すること（ステップ１３０）をさらに含む。特に、調整（ステップ１３０）は、非対称相反デバイスに関する補正された順方向伝送ＳパラメータＳ_ｎｍの集合と、補正された逆方向伝送ＳパラメータＳ_ｍｎの対応する集合の差（たとえば、周波数上のｒｍｓ）が最小限になるように、パラメータ値を最適化することを含む。補正された順方向Ｓパラメータの集合、および対応する逆方向Ｓパラメータの集合は、マルチポートＶＮＡの誤差モデルを使用して補正された非対称相反デバイスに関する生の測定順方向ＳパラメータＳ_ｍｎの集合、および生の測定逆方向ＳパラメータＳ_ｍｎの対応する集合である。

次に、誤差モデルは、校正標準に関する測定Ｓパラメータと共に調整されたパラメータ値を使用して、誤差モデルの誤差係数を決定する。決定された誤差係数は、非対称相反デバイスの生の測定Ｓパラメータから、補正された測定Ｓパラメータを生成するために使用される。したがって、パラメータ値の調整（ステップ１３０）は最終的に誤差係数を調整し、順方向および逆方向伝送Ｓパラメータの差が最小限であるかどうかを評価することを可能にする非対称相反デバイスの補正された測定Ｓパラメータに影響する。

たとえば、マルチポートＶＮＡは、いわゆる「１２ターム」誤差モデル（または、より正確には１２ターム誤差モデルのマルチポートへの拡張モデル）を使用して、マルチポートＶＮＡにより行われる測定に関連して系統的な誤差を補正する。マルチポートＶＮＡを使用してＳパラメータを測定することに関連する主な系統的誤差のすべては、６種類の誤差により説明することができる。すなわち、信号漏洩に関連する方向性およびクロストーク、反射に関連するソースおよびロードインピーダンスの不一致、並びに、マルチポートＶＮＡの試験受信機（テストレシーバ）内の反射および伝送トラッキングに関連する周波数応答誤差である。したがって、一般的な２ポートＤＵＴのＳパラメータを測定する２ポートＶＮＡの場合、６つの順方向誤差タームおよび６つの逆方向誤差ターム、合計１２個の誤差係数またはターム（様々な伝送クロストークタームを順方向クロストークタームまたは逆方向クロストークタームに結合する２タームを含む）が存在する。一般的な２ポートＤＵＴのこうした完全な測定校正は、１２ターム誤差モデルを使用する「１２ターム」誤差補正または校正と呼ばれることが多い。マルチポートＶＮＡの完全な測定校正のための１２ターム誤差モデルから拡張された誤差モデルは、１２以上のタームを有する場合であっても、当業者によって１２ターム誤差モデルと呼ばれている。

図２Ａは、２ポートＤＵＴの１２ターム誤差モデルの従来の順方向部分のフローグラフ表現を示す。図２Ｂは、１２ターム誤差モデルの従来の逆方向部分のフローグラフ表現を示す。１２ターム誤差モデルの誤差係数の誤差タームは、フローグラフの頂点として表現される。図２Ａおよび図２Ｂに示すフローグラフと同じフローグラフ（図示しない）を使用すると、ＤＵＴまたは２個を超えるポートを有するマルチポートＶＮＡに使用される拡張１２ターム誤差モデルを表現することができる。

マルチポートＶＮＡの誤差モデルは、マルチポートＶＮＡの校正に関連する校正標準の集合にある校正標準の定義を使用する。この定義は、一般に、使用する校正の特定の定義パラメータ値を含む。パラメータ値は、誤差モデルの誤差係数を抽出するために、校正標準の測定Ｓパラメータに関連する校正標準のモデルに使用される。誤差係数が分かると、誤差モデルを使用して、ＤＵＴの生の測定Ｓパラメータに補正を適用し、ＤＵＴの校正された測定Ｓパラメータを生成することができる。

図３は、図１の方法１００によりパラメータ値を調整する（ステップ１３０）一実施態様のフローチャートである。調整は、パラメータ値の「現在の」値を確立するための値を選択すること（ステップ１３２）を含む。調整は、誤差係数の集合を計算すること（ステップ１３４）をさらに含む。計算は、選択された現在のパラメータ値と共に、校正標準の集合の（ステップ１１０における）測定Ｓパラメータを使用する。したがって、ステップ１３４において計算された誤差係数は、ステップ１３２において選択された現在のパラメータ値の関数である。調整は、ステップ１３４において計算された誤差係数、および生のＳパラメータＳ_ｎｍおよびＳ_ｍｎの（ステップ１２０において）測定された集合を使用して、非対称相反デバイスの生の順方向および生の逆方向伝送ＳパラメータＳ_ｎｍおよびＳ_ｍｎの測定された集合に誤差補正を適用すること（ステップ１３６）をさらに含む。誤差補正の適用（ステップ１３６）は、補正された順方向および補正された逆方向伝送ＳパラメータＳ_ｎｍおよびＳ_ｍｎの集合を生成する。

調整（ステップ１３０）は、補正された順方向伝送ＳパラメータＳ_ｎｍの集合と、補正された逆方向伝送ＳパラメータＳ_ｍｎの対応する集合との差を決定すること（ステップ１３８）をさらに含む。実施態様によっては、ＤＵＴまたは校正の一方または両方の周波数範囲において、または、その周波数範囲全体を含む範囲で決定される。調整過程（ステップ１３０）は、値を選択し（ステップ１３２）、誤差係数の集合を計算し（ステップ１３４）、誤差補正を適用し（ステップ１３６）、差を決定する過程（ステップ１３８）を含み非対称相反デバイスの補正された測定順方向と補正された測定逆方向伝送Ｓパラメータとの差が最小限になるまで、前の「現在」値とは異なる次の「現在」値について繰り返される。

したがって、実施態様によっては、方法１００によるパラメータ値の調整（ステップ１３０）は、誤差モデルの誤差係数を反復して最適化することに等しいと考えられ、反復は、誤差補正の結果が満足であると判定された時に終了する。測定基準、たとえば非対称相反デバイスの補正された順方向および逆方向伝送ＳパラメータＳ_ｎｍおよびＳ_ｍｎの集合間の差は、最適化の進捗を評価するために使用される。進捗がもう期待されないか、または必要がない場合、最適化の反復は停止され、最後に選択されたか前に選択された誤差係数の現在の集合、または同様に最後に選択されたか前に選択された誤差係数が決定される現在のパラメータ値またはパラメータ値の集合が、最適化された集合であるとみなされる。測定基準（たとえば、差）は、反復を継続するかどうかを決定するために使用される。

上記のとおり、実際の順方向および逆方向伝送ＳパラメータＳ_ｎｍおよびＳ_ｍｎは理論上等しい。したがって、非対称相反デバイスの補正された順方向および逆方向伝送ＳパラメータＳ_ｎｍおよびＳ_ｍｎが、予め決められた誤差値δより小さい場合、調整されたパラメータ値または値の集合は、最適化されたと仮定され、ステップ１３０における調整の反復は終了する。

本質的に、パラメータ値の調整（ステップ１３０）では、任意の数の反復最適化方法体系または手法を使用することができる。したがって、パラメータ値の調整（ステップ１３０）は、徹底的な調査、無作為な調査、共役勾配最適化、パウエル法最適化、または遺伝的アルゴリズム最適化などの最適化を使用することができるが、これらだけに限らない。殆どの場合、十分に周知されている反復最適化方法体系は、一般に、測定（metric）に使用される次の値または次の値の集合が、各反復サイクルの初めに選ばれるかまたは選択される方法の点で主に異なる。たとえば、無作為な調査（別名、モンテカルロ）最適化では、次の値または次の値の集合の選択は無作為である。一方、勾配タイプの最適化では、このような方法では、次の値または次の値の集合が選択され、調査軌道は、測定（metric）により定義された最適化表面の勾配をたどるように形成される。特に、いかなる場合にも、パラメータ値を調整する特定の方法体系の選択により、本発明を制限することは意図されていない。

上記のとおり、非対称相反デバイスの補正された測定伝送ＳパラメータＳ_ｎｍおよびＳ_ｍｎの集合に関する測定は、調整（ステップ１３０）に固有の最適化に関連して使用される。事実上、非対称相反デバイスの補正された伝送ＳパラメータＳ_ｎｍおよびＳ_ｍｎの集合間の差を評価および定量化する任意のどの測定方法でも使用することができる。特に、補正された測定伝送ＳパラメータＳ_ｎｍおよびＳ_ｍｎの集合の大きさまたは位相間の差は、測定基準（metric）として使用することができる。たとえば、補正された測定順方向および逆方向伝送ＳパラメータＳ_ｎｍおよびＳ_ｍｎの個々の集合間の差の大きさの二乗の合計を使用する有用な測定Ｍを式（１）に記載する。

式（１）に記載するように、加算は、周波数点ｆの集合について行われ、測定基準Ｍは、補正された測定ＳパラメータＳ_ｎｍの集合が、すべての周波数点ｆにおいて、補正された測定伝送ＳパラメータＳ_ｍｎの対応する集合に等しい場合、かつ等しい場合に限り、理想的にはゼロ（Ｍ＝０）である。当業者は、その他の類似の測定方法を容易に決定することができ、これらはすべて、方法１００の様々な実施態様の範囲内である。たとえば、位相差の二乗平均平方根（ｒｍｓ）または合計を使用することができる。他の実施例では、複数の測定方法の組合せを任意の測定方法として使用することができる。

再び図１を参照すると、決定方法１００は、調整（ステップ１３０）から得られる最適化パラメータ値の報告（ステップ１４０）をさらに含む。したがって、最適化パラメータ値は、調整（ステップ１３０）の反復が終了した場合、最後に選択されたか、または前に選択された現在のパラメータ値である。ステップ１４０において報告された最適化パラメータ値は、本質的に、パラメータの真または精密値の近似値を表す。したがって、パラメータ値を決定する方法１００の次に、従来の精密校正標準の代わりに校正標準の集合を使用して、ＤＵＴに関する校正測定が実行される。

パラメータ値を決定する方法１００をより理解するには、集合の少なくとも１つの校正標準が不完全に認識されている校正標準の集合を使用するマルチポートＶＮＡのＳＯＬＴ校正に関連して方法１００を使用する実施例を考え、たとえば、マルチポートＶＮＡは３個の試験ポート（つまり、ポート１、ポート２およびポート３）を有すると仮定する。さらに、精密ｔｈｒｕ標準は第１のｔｈｒｕ_１２として使用可能であり、第２のｔｈｒｕ_１３、第３のｔｈｒｕ_２３、ｏｐｅｎ、ｓｈｏｒｔおよびｌｏａｄを含む残りの校正標準の集合も同様に使用可能であると仮定する。

第１のｔｈｒｕ_１２の定義パラメータ値はすべて既知であるが、１つまたは複数の第２のｔｈｒｕ_１３、第３のｔｈｒｕ_２３、ｏｐｅｎ、ｓｈｏｒｔおよびｌｏａｄ校正標準の定義パラメータ値の少なくとも１つは未知であるか、または不完全に認識されている。説明の目的上、第２のｔｈｒｕ_１３および第３のｔｈｒｕ_２３は、未知のオフセット遅延（offset delay）として各々モデル化されると仮定する。さらに、ｏｐｅｎは、既知の分流コンデンサ（シャント・キャパシタ）が続く未知の遅延としてモデル化され、ｓｈｏｒｔは、理想短絡回路（例えば、ゼロ・インダクタンス）が続く未知の遅延としてモデル化され、ｌｏａｄは、この実施例では５０Ωのインピーダンスを有する理想的な終端が続く未知の負荷インピーダンスＺ_ｌｏａｄを有する一定の遅延としてモデル化されると仮定する。

図４Ａは、未知の遅延Δ_ｏｐｅｎを有する典型的なｏｐｅｎ校正標準１５０のモデルを示す。図４Ａに示すように、典型的なｏｐｅｎは、分流コンデンサ１５４に接続された遅延要素１５２を含む。図４Ｂは、未知のΔ_{ｓｈｏｒｔ}を有する典型的なｓｈｏｒｔ校正標準１６０のモデルを示す。図４Ｂに示すように、典型的なｓｈｏｒｔは、短絡回路１６４に接続された遅延要素１６２を含む。図４Ｃは、未知の負荷インピーダンスＺ_ｌｏａｄを含む一定の遅延（つまり、既知の遅延）を有する典型的なｌｏａｄ校正標準１７０のモデルを示す。図４Ｃに示すように、典型的なｌｏａｄは、既知の遅延長（または遅延時間の長さ）と５０Ωの終端部１７４に接続される未知のインピーダンスＺｌｏａｄとを有する遅延要素１７２を含む。図４Ｄは、典型的なｔｈｒｕ校正標準１８０のモデルを示す。ｔｈｒｕ校正標準１８０は、未知の遅延Δ_ｔｈｒｕを有する第２のｔｈｒｕ_１３校正標準または第３のｔｈｒｕ_２３校正標準を表してもよい。図４Ｄに示すように、典型的なｔｈｒｕは、未知の電気長および既知のインピーダンスを有する遅延要素１８２を含む。

したがって、たとえば、未知のパラメータ値は、未知のｏｐｅｎ遅延Δ_ｏｐｅｎ、未知のｓｈｏｒｔ遅延Δ_{ｓｈｏｒｔ}、未知のｌｏａｄインピーダンスＺ_ｌｏａｄ、未知の第２ｔｈｒｕ_１３遅延Δ_{ｔｈｒｕ１３}、および未知の第３ｔｈｒｕ_２３遅延Δ_{ｔｈｒｕ２３}である。集合内にある校正標準の他のパラメータはすべて、たとえば校正の目的上十分な精度で既知である。特に、各々第１、第２および第３ｔｈｒｕのインピーダンス、並びに第１ｔｈｒｕ_１２標準の遅延（図示しない）は、校正の目的上十分な精度で既知である。同様に、ｏｐｅｎ標準１５０にあるコンデンサ１５４の静電容量Ｃ_０、およびｌｏａｄ標準１７０にある終端部１７４のインピーダンスは、典型的な３ポートＶＮＡの校正を支援するために十分な確度で既知である。既知のパラメータは、たとえば方法１００を実行する前に、個々の測定またはその他のある技法により確立することができる。さらに、実施例を分かりやすくするために、一般に短絡回路１６４に対応するｓｈｏｒｔ標準１６０にある短絡部分のインダクタンスは、ゼロであると仮定される。

たとえば、この実施例のように、未知数を最小限にし、単純な仮定を標準に関連するモデルに適用すると、実施態様によっては、パラメータ値を決定する方法１００の収束または確度を改善できることを強調するべきである。しかし、未知数を最小限にし、単純化されたモデルを使用することは、他の実施態様では必要がない。

この実施例について続けると、生のＳパラメータは、従来のＳＯＬＴ校正指針に従い、典型的な３ポートＶＮＡを使用して、典型的な第１ｔｈｒｕ_１２標準、第２ｔｈｒｕ_１３標準、第３ｔｈｒｕ_２３標準、ｓｈｏｒｔ標準、ｏｐｅｎ標準およびｌｏａｄ標準に関して測定される（ステップ１１０）。同様に、生のＳパラメータＳ_ｎｎ、Ｓ_ｎｍおよびＳ_ｍｎは、選択した非対称相反デバイスに関して測定される（ステップ１２０）。この実施例では、非対称相反デバイスとして、３ポートデュプレクサが選択されて使用される。

次に、校正基準１５０、１６０、１７０および１８０の各々のモデルにおける未知のパラメータのパラメータ値の調整（ステップ１３０）は、未知のパラメータ値Δ_ｏｐｅｎ、Δ_{ｓｈｏｒｔ}、Δ_{ｔｈｒｕ１３}およびΔ_{ｔｈｒｕ２３}の各々の初期値を選択すること（ステップ１３２）により進行する。初期値の選択（ステップ１３２）は無作為であるか、または可能なパラメータ値に関する根拠のある推測を使用する。たとえば、当業者は、使用するｏｐｅｎ標準１５０の物理的サイズや長さから、オープン遅延Δ_ｏｐｅｎに比較的近い近似値を決定することができる。多くの場合、ステップ１３０における調整時に、根拠のある推測を使用するか、さもなければ未知のパラメータの可能な値の範囲を制限することにより、パラメータ値の調整時に行われる最適化の収束が改善される。根拠のある推測は、この実施例の初期値を選択するために使用される。

選択（ステップ１３２）が行われると、校正標準１５０、１６０、１７０および１８０のモデルは、典型的なな３ポートＶＮＡに関するＳＯＬＴ校正の誤差係数の集合を計算する（ステップ１３４）ために使用される。誤差係数の集合は、上記で図２Ａおよび図２Ｂに示した２ポートＶＮＡの従来の１２ターム誤差モデルと一致する６つの順方向タームおよび６つの逆方向タームの３ポート拡張版に基づく。

誤差係数の（ステップ１３４において）計算された集合を使用するＳＯＬＴ誤差補正は、生の順方向および逆方向伝送ＳパラメータＳ_ｎｍおよびＳ_ｍｎの（ステップ１２０において）測定された集合に適用される（ステップ１３６）。ステップ１３６において適用された誤差係数は、非対称相反デバイスの生の測定Ｓパラメータから、補正された測定Ｓパラメータを生成する。補正された順方向伝送ＳパラメータＳ_ｎｍの集合と、補正された逆方向伝送ＳパラメータＳ_ｍｎの対応する集合との差が決定される（ステップ１３８）。特に、この差を定量化する測定基準は、この差を（ステップ１３８において）決定するために計算される。

計算の後、測定結果は目標と比較される。目標が達成されると、調整（ステップ１３０）は終了し、反復は不要である。あるいは、パラメータ値の新しい集合が選択され（ステップ１３２）、反復式に調整（ステップ１３０）が継続する。

たとえば、測定基準は、上記の式（１）により与えられ、目標は、計算された測定基準Ｍの場合、予め決められた誤差値σ未満である。したがって、式（１）により与えられる測定規準Ｍの大きさが、（ステップ１３２において）選択されたパラメータ値の現在の集合を使用して予め決められた誤差値σ未満である場合、目標は達成されたとみなされ、パラメータ値の調整（ステップ１３０）は終了する。目標が達成されなかった場合、未知のパラメータΔ_ｏｐｅｎ、Δ_{ｓｈｏｒｔ}、Δ_ｌｏａｄ、Δ_{ｔｈｒｕ１３}およびΔ_{ｔｈｒｕ２３}の新しい集合の値が選択され（ステップ１３２）、計算（ステップ１３４）、適用（ステップ１３６）および決定（ステップ１３８）を含む別の（新たな）反復で、調整１３０が継続する。

上記のとおり、（ステップ１３２において）値の新しい集合をどのように選択するかは、使用する最適化のタイプに明確に依存する。たとえば、無作為な調査の最適化は、パラメータ値の調整（ステップ１３０）時に行われる。したがって、未知のパラメータの集合の新しい値は、無作為に選択される（ステップ１３２）。

目標が達成された後、未知のパラメータ値に関して（ステップ１３２において）選択したパラメータ値の現在の集合は、実施例の校正標準のパラメータ値の最適化された集合を表す。最適化されたパラメータ値は任意に報告され（ステップ１４０）、決定方法１００の実施例は完了する。次に、この実施例の校正標準は、３ポートＶＮＡを校正する従来の方法で使用される。校正標準の上記の集合は、従来の精密標準の代わりに、典型的な３ポートＶＮＡの校正に使用される。なぜなら、本発明によるパラメータ値を決定する方法１００を使用した結果、未知のパラメータ値は既知になったためである。

図５は、本発明の実施態様による非対称相反デバイスの測定を使用して、マルチポートＶＮＡの校正を補償する方法２００のフローチャートを示す。マルチポートＶＮＡの誤差モデルの誤差係数の集合は、校正に使用される校正標準の集合であって、「不完全に認識されている」か、もしくは「不適切に特性化された」か、または単に検証が必要な集合の校正基準の定義パラメータのパラメータ値を補償するために、方法２００により最適化される。最適化された誤差係数は、非対称相反デバイスの測定され補正された順方向および逆方向伝送ＳパラメータＳ_ｎｍおよびＳ_ｍｎの集合間の差を含む測定基準を最小限にする誤差係数であり、補正に使用される。

校正を補償する方法２００は、マルチポートＶＮＡを使用する校正標準の集合のＳパラメータを測定すること（ステップ２１０）を含む。好ましくは、集合の各校正標準のＳパラメータを測定する（ステップ２１０）。標準のＳパラメータの測定（ステップ２１０）は、パラメータ値を決定する方法１００に関して上記で説明した校正標準のＳパラメータの測定１１０と本質的に同じである。

校正を補償する方法２００は、マルチポートＶＮＡを使用する非対称相反デバイスの生のＳパラメータを測定すること（ステップ２２０）をさらに含む。非対称相反デバイスの生のＳパラメータの測定（ステップ２２０）は、パラメータ値を決定する方法１００に関して上記で説明した生のＳパラメータの測定（ステップ１２０）と本質的に同じである。さらに、校正を補償する方法２００に使用される非対称相反デバイスは、パラメータ値を決定する方法１００に関して上記で説明した非対称相反デバイスと本質的に同じである。

校正を補償する方法２００は、校正標準の定義パラメータのパラメータ値の調整（ステップ２３０）をさらに含む。調整（ステップ２３０）は、パラメータ値の決定方法１００に関して上記で説明した調整（ステップ１３０）と本質的に同じである。特に、パラメータ値は、非対称相反デバイスの補正された順方向伝送ＳパラメータＳ_ｎｍの集合と、補正されたＳパラメータＳ_ｍｎの対応する集合との差を最小限にするように調整される（ステップ２３０）。

したがって、方法２００により、また方法１００に関して上記で説明したように、補正された順方向および逆方向伝送Ｓパラメータの集合は、誤差モデルに基づくＶＮＡの誤差補正を使用して補正された非対称相反デバイスの測定順方向および逆方向伝送Ｓパラメータである。誤差モデルは、校正標準の集合の（ステップ２１０による）測定Ｓパラメータと共に調整された校正標準パラメータのパラメータ値を使用して、誤差係数の集合を生成する。

この補償方法２００は、誤差モデルの誤差係数の最適化された集合を記憶すること（ステップ２４０）をさらに含む。上記のとおり、誤差係数の集合は、調整（ステップ２３０）から得られるパラメータ値の最適化された集合から生成され最適化された誤差係数である。（ステップ２４０において）記憶した後、最適化された誤差係数は、マルチポートＶＮＡを使用して、さらに従来の誤差補正を使用して、ＤＵＴの校正測定値を生成するために使用される。

上記で説明したパラメータ値の決定方法１００の実施例に関して、校正を補償する方法２００の適用の一例は本質的に同じだが、最適化されたパラメータ値を任意に報告する（ステップ）代わりに、最適化された誤差係数の集合が（ステップ２４０において）記憶される点が異なる。（ステップ２４０において）記憶され最適化された誤差係数は、決定方法１００に関して上記で説明したように、目標が達成された時は、パラメータ値の現在の集合から計算される誤差係数である。

図６は、本発明の一実施態様によるマルチポートベクトルネットワークアナライザ（ＶＮＡ）３００のブロックダイヤグラムを示す。マルチポートＶＮＡ３００は、マルチポートＶＮＡ３００の校正に使用される標準の集合にある校正標準に関する定義パラメータのパラメータ値の認識の誤りを補償する。こうした誤りは、原因が明らかにされ、校正は、非対称相反デバイスの測定値を使用して補償される。したがって、マルチポートＶＮＡ３００は、パラメータ値が未知であるか、または不完全に認識されているか、または検証される校正標準の集合を使用して校正される。さらに、こうして補償されたマルチポートＶＮＡ３００は、精密校正標準の集合を使用しなくても、被試験マルチポートデバイス（ＤＵＴ）の校正測定値を提供することができる。さらに、校正された測定値は、精密校正標準を使用した従来の校正と一致する確度レベルを達成することができる。

マルチポートＶＮＡ３００は、制御装置３１０と、メモリ３２０と、テストセット３３０と、メモリ３２０内に記憶されたコンピュータプログラム３４０を含む。制御装置３１０は、コンピュータプログラム３４０の命令を実行することにより、テストセット３３０の動作を制御する。制御装置３１０およびメモリ３２０は、たとえば従来のＶＮＡに使用される従来のマイクロプロセッサに基づく制御装置およびディジタルメモリで良い。

テストセット３３０は、校正標準の集合の標準を接続するために使用されるＮ個の試験ポート（Ｎ≧３）を有する。さらに、これらのポートは、非対称相反デバイスまたはＤＵＴに接続するために使用される。テストセット３３０は、制御装置３１０からの指示により、テストフィクスチャ３３０に接続されたデバイスまたは校正標準のＳパラメータを測定する。テストセット３３０は、たとえば従来のＮポートＳパラメータテストセットで良い。実施態様によっては、テストセット３３０は、図６に示すように、マルチポートＶＮＡ３００に組み込まれる。他の実施態様（図示しない）では、テストセット３３０は、ＶＮＡに結合された時点でマルチポートＶＮＡ３００を形成する別個の要素である。

コンピュータプログラム３４０は、制御装置３１０により実行されると、マルチポートＶＮＡ３００の動作を円滑にする命令を含む。実施態様によっては、コンピュータプログラム３４０は、校正標準の集合にある標準のＳパラメータの測定を実施する命令を含む。コンピュータプログラム３４０は、非対称相反デバイスの生のＳパラメータの測定を実施する命令をさらに含む。コンピュータプログラム３４０は、校正標準の集合にある１つまたは複数の校正標準の定義パラメータのパラメータ値の調整を実施する命令をさらに含む。実施態様によっては、定義パラメータ値の調整を実施する命令は、最適化されたパラメータ値の集合が決定されるまで、必要な時に、パラメータ値の反復調整を実施する。最適化されたパラメータ値の集合は、非対称相反デバイスの補正された測定順方向伝送Ｓパラメータの集合と、逆方向伝送Ｓパラメータの対応する集合と（たとえば、Ｎポートデバイスの場合、Ｓ_ｎｍとＳ_ｍｎと）の差を評価する測定基準が、最小化の目標に対して最小化された時に決定される。最小化の目標が達成されると、最適化された誤差係数の集合は、試験システムの誤差を補正するマルチポートＶＮＡ３００のために得られる。

実施態様によっては、コンピュータプログラム３４０は、上記で説明した校正を補償する方法２００を実行する。他の実施態様では、コンピュータプログラム３４０は、校正標準の集合の最適化されたパラメータ値を報告する命令をさらに含む。報告されて最適化されたパラメータ値を使用すると、校正標準の集合は、集合が既知のパラメータ値を有する精密校正標準であるかのように、マルチポートＶＮＡ３００、またはその他のマルチポートＶＮＡを校正するために使用される。

図７は、本発明の一実施態様による校正補償システム４００のブロックダイヤグラムを示す。校正補償システム４００は、非対称相反デバイスの測定値を使用して、校正標準の集合にある校正標準の定義パラメータのパラメータ値を決定する。決定されたパラメータ値は、ＤＵＴの測定値を補正するために使用される。

校正システム４００は、コンピュータまたは制御装置４１０と、マルチポートベクトルネットワークアナライザ４２０と、メモリ内に記憶されて、コンピュータ４１０により実行されるコンピュータプログラム４３０とを含む。コンピュータプログラム４３０は、コンピュータ４１０により実行されるとマルチポートＶＮＡ４２０を制御して校正標準の集合のパラメータ値を決定する命令を含む。集合の校正標準は、１つまたは複数の、未知であるか不完全に認識されている定義パラメータ値を有することができる。

実施態様によっては、コンピュータプログラム４３０は、マルチポートＶＮＡ４２０を使用して、校正標準の集合にあるＳパラメータの測定を実施する命令を含む。コンピュータプログラム４３０は、マルチポートＶＮＡ４２０を使用して、非対称相反デバイスに関する生のＳパラメータの測定を実施する命令をさらに含む。コンピュータプログラム４３０は、校正標準の集合にある定義パラメータのパラメータ値の調整を実施する命令をさらに含む。実施態様によっては、パラメータ値の調整を実施する命令は、最適化されたパラメータ値の集合が決定されるまで、パラメータ値の反復調整を実行させる。最適化されたパラメータ値の集合は、補正された測定順方向ＳパラメータＳ_ｎｍの集合と、逆方向伝送ＳパラメータＳ_ｍｎの対応する集合との差を評価する測定基準が、最小化目標に対して最小化された時に決定される。コンピュータプログラム４３０は、最適化されたパラメータ値の集合を報告する命令をさらに含む。

実施態様によっては、コンピュータプログラム４３０は、上記のパラメータ値を決定する方法１００を実施する。最適化されたパラメータ値を使用することにより、校正標準の集合を使用して、マルチポートＶＮＡ４２０を校正することができる。さらに、最適化されたパラメータ値は、マルチポートＶＮＡの代わりに他のマルチポートＶＮＡまたは２ポートＶＮＡを校正するために、校正標準の集合と共に使用される。最適化されたパラメータは、校正標準の集合を精密校正標準として処理することを本質的に可能にする。

その他の実施態様では、コンピュータプログラム４３０は、マルチポートＶＮＡ４２０の誤差モデルの誤差係数の計算および記憶を実施する命令をさらに含む。さらに他の実施態様では、コンピュータプログラム４３０は、上記の校正を補償する方法２００を実施する。さらに他の実施態様では、マルチポートＶＮＡ４２０は、上記のマルチポートＶＮＡ３００である。

以上で、非対称相反デバイスを使用することにより、不完全に認識されている定義パラメータを有する校正標準の使用を容易にする本発明の種々の実施態様について説明した。標準の集合にある校正標準のパラメータ値の決定方法、およびマルチポートＶＮＡを補償する方法を説明した。さらに、補償された校正を有するマルチポートＶＮＡ、および校正補償システムについて説明した。上記の実施態様は、本発明の精神を表す多くの特定実施態様のいくつかを単に具体的に示すものであると考えるべきである。当業者は、本発明の範囲を逸脱することなく、多数のその他の構成を容易に考案することができる。念のため、以下に本発明の実施態様を列挙する。

（実施態様１）
コンピュータ（３１０、４１０）と、
２個を超えるポートを有するマルチポートベクトルネットワークアナライザ（３００、４２０）と、
メモリ（３２０）内に記憶され、コンピュータ（３１０、４１０）により実行されるコンピュータプログラム（３４０、４３０）とを具備し、
コンピュータプログラム（３４０、４３０）が、コンピュータにより実行される時に、非対称相反デバイスの測定値を使用して、校正標準の集合にある校正標準の定義パラメータのパラメータ値の決定（１００、２００）を実施する命令を有する校正補償システム（４００）。

（実施態様２）
決定する（１００、２００）コンピュータプログラム（３４０、４３０）の命令が、
マルチポートベクトルネットワークアナライザ（３００、４２０）を使用して、校正標準の集合のＳパラメータの測定（１１０、２１０）を実施する命令と、
マルチポートベクトルネットワークアナライザ（３００、４２０）を使用して、非対称相反デバイスの生のＳパラメータの測定（１２０、２２０）を実施する命令と、
非対称相反デバイスの補正された順方向伝送Ｓパラメータの集合と、対応する補正された逆方向伝送Ｓパラメータの集合との差を最小化するために、パラメータ値の調整（１３０、２３０）を実施する命令とを含むことを特徴とする、実施態様１に記載の校正補償システム（４００）。

（実施態様３）
コンピュータプログラム（３４０、４３０）の命令が、最適化されたパラメータ値の報告（１４０）を実施する命令をさらに含み、最適化されたパラメータ値が、校正標準の調整されたパラメータ値であることを特徴とする、実施態様１または２のいずれかに記載の校正補償システム。

（実施態様４）
決定する（２００）コンピュータプログラム（３４０、４３０）の命令が、非対称相反デバイスの測定値を使用して、校正標準の集合の誤差係数の最適化された集合を決定するために、マルチポートベクトルネットワークアナライザ（３００、４２０）の校正の補償（２００）を実施する命令を含むことを特徴とする、実施態様１から３のいずれかに記載の校正補償システム（４００）。

（実施態様５）
決定する（２００）コンピュータプログラム（３４０、４３０）の命令が、マルチポートベクトルネットワークアナライザ（３００、４２０）により使用される誤差モデルの誤差係数の計算および記憶（２４０）を実施する命令をさらに含み、誤差係数が、校正標準の定義パラメータの最適化されたパラメータ値から計算されることを特徴とする、実施態様１から４のいずれかに記載の校正補償システム（４００）。

（実施態様６）
補正された順方向伝送Ｓパラメータの集合と、対応する逆方向伝送Ｓパラメータの集合とが、誤差補正を使用する非対称相反デバイスの測定された（１２０、２２０）生のＳパラメータから計算され、誤差補正の係数が、校正標準の集合の測定された（１１０、２１０）Ｓパラメータと調整される（１３０、２３０）パラメータ値とから計算され、最適化されたパラメータ値が、差が最小限である時の調整されたパラメータ値であることを特徴とする、実施態様２から５のいずれかに記載の校正補償システム（４００）。

（実施態様７）
パラメータ値の調整（１３０、２３０）が、
調整されるパラメータ値の値を選択するステップ（１３２）と、
選択された値を用い、校正標準の集合の測定された（１１０、２１０）Ｓパラメータから、マルチポートベクトルネットワークアナライザ（３００、４２０）の誤差モデルの誤差係数の集合を計算（１３４）するステップと、
非対称相反デバイスの測定された生の順方向伝送Ｓパラメータの集合、および対応する生の逆方向伝送Ｓパラメータの集合に誤差補正を適用して（１３６）、補正された順方向伝送Ｓパラメータの集合、および対応する補正された逆方向伝送Ｓパラメータの集合を生成するステップと、
補正された順方向伝送Ｓパラメータの集合と、対応する補正された逆方向伝送Ｓパラメータの集合との差を決定する（１３８）ステップとを有することを特徴とする、実施態様２から６のいずれかに記載の校正補償システム（４００）。

（実施態様８）
マルチポートベクトルネットワークアナライザ（３００、４２０）が、
２個を超えるポートを有するテストセット（３３０）であって、前記ポートが、校正標準の集合の校正標準に一時的に接続され、独立して非対称相反デバイスに一時的に接続されるテストセット（３３０）と、
コンピュータプログラム（３４０）を記憶するメモリ（３２０）と、
テストセット（３３０）の動作を制御し、コンピュータプログラム（３４０）を実行する制御装置（３１０）とを備えることを特徴とする、実施態様１から７のいずれかに記載の校正補償システム（４００）。

（実施態様９）
校正標準の集合が精密ｔｈｒｕ標準を含み、調整された（１３０、２３０）パラメータ値が、精密ｔｈｒｕ標準を除く集合の標準に対する定義パラメータの値であることを特徴とする、実施態様１から８のいずれかに記載の校正補償システム（４００）。

（実施態様１０）
コンピュータプログラム（３４０、４３０）の命令が、校正標準の集合、および調整された（１３０、２３０）のパラメータ値を使用して、マルチポートベクトルネットワークアナライザ（３００、４２０）をともない被試験マルチポートデバイスの校正測定の実行を実施する命令をさらに含むことを特徴とする、実施態様１から９のいずれかに記載の校正補償システム（４００）。

本発明の一実施態様によりマルチポートベクトルネットワークアナライザ（ＶＮＡ）を校正するために使用する校正標準の集合の定義パラメータのパラメータ値を決定する方法のフローチャートを示す。２ポートＶＮＡの１２ターム誤差モデルの従来の順方向部分のフローグラフ表現を示す。２ポートＶＮＡの１２ターム誤差モデルの従来の逆方向部分のフローグラフ表現を示す。図１の方法によりパラメータ値を調整する一実施態様のフローチャートを示す。本発明の一実施態様による、未知の遅延を有する典型的なｏｐｅｎ校正標準のモデルを示す。本発明の一実施態様による、未知の遅延を有する典型的なｓｈｏｒｔ校正標準のモデルを示す。本発明の一実施態様による、一定の遅延および未知の負荷インピーダンスを有する典型的なｌｏａｄ校正標準のモデルを示す。本発明の一実施態様による、例示的なｔｈｒｕ校正標準のモデルを示す。本発明の一実施態様による非対称相反デバイスの測定を使用して、マルチポートベクトルネットワークアナライザ（ＶＮＡ）の校正を補償する方法のフローチャートを示す。本発明の一実施態様によるマルチポートＶＮＡの校正に使用される校正標準パラメータ値の認識の誤りを補償するマルチポートベクトルネットワークアナライザ（ＶＮＡ）のブロックダイヤグラムを示す。本発明の一実施態様による校正補償システムのブロックダイヤグラムを示す。

符号の説明

１００パラメータ値の決定
１１０Ｓパラメータの測定
１２０Ｓパラメータの測定
１３２調整されるパラメータ値の値の選択
１３６誤差補正の適用
１３８差の決定
１４０最適化されたパラメータ値の報告
２００パラメータ値の決定
２１０Ｓパラメータの測定
２２０Ｓパラメータの測定
２４０誤差係数の記憶
３００マルチポートベクトルネットワークアナライザ
３２０メモリ
３１０コンピュータ
３３０テストセット
３４０コンピュータプログラム
４００校正補償システム
４１０コンピュータ
４２０マルチポートベクトルネットワークアナライザ
４３０コンピュータプログラム

Claims

コンピュータと、
２個を超えるポートを有するマルチポートベクトルネットワークアナライザと、
メモリ内に記憶され、前記コンピュータにより実行されるコンピュータプログラムとを具備し、
前記コンピュータプログラムが、前記コンピュータにより実行される時に、非対称相反デバイスの測定値を使用して、校正標準の集合にある校正標準の定義パラメータのパラメータ値の決定を実施する命令を有する校正補償システム。
前記コンピュータプログラムの命令が、
前記マルチポートベクトルネットワークアナライザを使用して、前記校正標準の集合のＳパラメータの測定を実施する命令と、
前記マルチポートベクトルネットワークアナライザを使用して、前記非対称相反デバイスの生のＳパラメータの測定を実施する命令と、
前記非対称相反デバイスの補正された順方向伝送Ｓパラメータの集合と、対応する補正された逆方向伝送Ｓパラメータの集合との差を最小化するために、パラメータ値の調整を実施する命令とを含むことを特徴とする、請求項１に記載の校正補償システム。
前記コンピュータプログラムの命令が、最適化されたパラメータ値の報告を実施する命令をさらに含み、前記最適化されたパラメータ値が、前記校正標準の調整されたパラメータ値であることを特徴とする、請求項１または請求項２のいずれかに記載の校正補償システム。
前記コンピュータプログラムの命令が、前記非対称相反デバイスの測定値を使用して、前記校正標準の集合の誤差係数の最適化された集合を決定するために、前記マルチポートベクトルネットワークアナライザの校正の補償を実施する命令を含むことを特徴とする、請求項１から請求項３のいずれかに記載の校正補償システム。
前記コンピュータプログラムの命令が、前記マルチポートベクトルネットワークアナライザにより使用される誤差モデルの誤差係数の計算および記憶を実施する命令をさらに含み、前記誤差係数が、前記校正標準の前記定義パラメータの最適化されたパラメータ値から計算されることを特徴とする、請求項１から請求項４のいずれかに記載の校正補償システム。
前記補正された順方向伝送Ｓパラメータの集合と、前記対応する逆方向伝送Ｓパラメータの集合とが、誤差補正を使用する前記非対称相反デバイスの前記測定された生のＳパラメータから計算され、前記誤差補正の係数が、前記校正標準の集合の前記測定されたＳパラメータと調整されるパラメータ値とから計算され、最適化されたパラメータ値が、差が最小限である時の前記調整されたパラメータ値であることを特徴とする、請求項２から請求項５のいずれかに記載の校正補償システム。
前記パラメータ値の調整が、
調整される前記パラメータ値の値を選択するステップと、
前記選択された値を用い、前記校正標準の集合の前記測定されたＳパラメータから、前記マルチポートベクトルネットワークアナライザの誤差モデルの誤差係数の集合を計算するステップと、
前記非対称相反デバイスの測定された生の順方向伝送Ｓパラメータの集合、および対応する生の逆方向伝送Ｓパラメータの集合に誤差補正を適用して、前記補正された順方向伝送Ｓパラメータの集合、および前記対応する補正された逆方向伝送Ｓパラメータの集合を生成するステップと、
前記補正された順方向伝送Ｓパラメータの集合と、前記対応する補正された逆方向伝送Ｓパラメータの集合との前記差を決定するステップとを有することを特徴とする、請求項２から請求項６のいずれかに記載の校正補償システム。
前記マルチポートベクトルネットワークアナライザが、
２個を超えるポートを有するテストセットであって、前記ポートが、前記校正標準の集合の前記校正標準に一時的に接続され、独立して前記非対称相反デバイスに一時的に接続されるテストセットと、
前記コンピュータプログラムを記憶する前記メモリと、
前記テストセットの動作を制御し、前記コンピュータプログラムを実行する制御装置とを備えることを特徴とする、請求項１から請求項７のいずれかに記載の校正補償システム。
前記校正標準の集合が精密ｔｈｒｕ標準を含み、前記調整されるパラメータ値が、前記精密ｔｈｒｕ標準を除く集合の標準に対する定義パラメータの値であることを特徴とする、請求項１から請求項８のいずれかに記載の校正補償システム。
前記コンピュータプログラムの命令が、前記校正標準の集合、および前記調整されたのパラメータ値を使用して、前記マルチポートベクトルネットワークアナライザをともない被試験マルチポートデバイスの校正測定の実行を実施する命令をさらに含むことを特徴とする、請求項１から請求項９のいずれかに記載の校正補償システム。