bi-sección del parámetro S para el deembedding

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Recientemente he llegado a sospechar los efectos de los conectores en mis mediciones. Estoy viendo varias formas diferentes de desincrustar sus efectos de las mediciones que tomo con un analizador de red (20-30 GHz).

Aquí está el tablero a través del que estoy tratando de definir

Tengo3preguntas

1)¿EslasecciónBidelparámetroSunaformarazonabledeverlosparámetrosSparaelDUTutilizandodatosmedidos?

2)DadoelmétododematrizT,matrizYymatrizZpararesolvermatricessimétricas,¿cuáleselmejorresultado?

3)DadalaresolucióndeunamatrizT,¿cuáldelas4solucionesposiblesdeberíausarse?

Primero Aquí hay algunas lecturas de fondo

Aquí están mis dudas 1 así como aquí . Estos enlaces discuten que con datos reales, la bisección del parámetro S, el proceso comienza a descomponerse con ruido excesivo y otros parásitos. Además, si la inserción y la pérdida de retorno son demasiado altas, los resultados también son inexactos. Finalmente, con las propias ecuaciones hay varios supuestos sobre la simetría que podrían arruinar los resultados si no se mantiene la simetría.

Creo que el supuesto de simetría debería funcionar bien con solo 2 conectores y una traza, y la pérdida de inserción y la pérdida de retorno deberían ser razonables. No estoy seguro de si el ruido de medición en el mundo real sería un problema

Segundo, cuando veo el enlace 1, el método para la bisección difiere de 2 y 3 . Los métodos introducidos son el uso de matrices T, matrices Y y matrices Z. ¿Cuál de estos produce el mejor resultado?

Finalmente, después de suponer que las matrices T (verifique el enlace 1) funcionarán mejor, comencé a resolver las ecuaciones

[[T11,T12], [T21,T22]] * [[T22,T21],[T12,T11]] =  [[T11f,T12f],[T21f,T22f]]

después de expandir esto (y suponiendo que T12 = T21) salga

T11f = T11*T22 + T12^2 
T12f = 2*(T11*T12)
T21f = 2*(T22*T12)
T22f = T11*T22 + T12^2

Resolviendo T12 (segunda ecuación) obtengo

T12  = T12f/(2*T11)

Resolviendo para T22 (tercera ecuación)

T22 = T21f/(2*T12)

Finalmente, al conectarlos en la primera ecuación y al resolver S11, obtengo

T11 = (T11f-T12^2) / T22
T11 = (T11f - T12f^2/4T11^2)/(T21f*T11/T12f)

Esto se reduce a

T11^4 - (T12f*T11f/T21f)*T11^2 + (T12^3/(4*T21f)) = 0

cuando resuelvo esta ecuación obtengo 4 respuestas posibles. ¿Qué debo usar?

EDIT *****

Encontré este enlace que sugiere que una manera fácil de hacer las cosas es cambiar a matrices abcd, luego tomar la raíz cuadrada. Aquí hay un código de ejemplo que hice usando python

import numpy as np
import nport
import scipy
from nport import touchstone

// I imported some files that were saved in a matlab format 
// the names are freq and new_data
new_n = nport.NPort(np.array(freq),np.array(new_data),nport.S,50)
abcd2 = new_n.convert('ABCD')

print(abcd2)
new_abcd = []
for i,value in enumerate(abcd2):
    if not i:
        print("START HERE!!!")
        print(value)
    holder = scipy.linalg.sqrtm(value)
    if not i:
        print(holder)
        print(holder.dot(holder))

    new_abcd.append(holder)


newest_n = nport.NPort(np.array(freq),np.array(new_abcd),nport.ABCD)

half = newest_n.convert('S', 50)
    
pregunta Legen Diary

1 respuesta

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Para responder (1), recomendaría la eliminación de incrustaciones de manera diferente, es decir, "gating". Gating se realiza en el dominio del tiempo. La mayoría de los VNA darán una opción de sincronización de tiempo. Lo mismo ocurre con el ruido y las grandes diferencias de impedancia, pero debería estar bien aquí. Para un documento realmente bueno sobre gating, lea Joel Dunsmore enlace

EDITAR: Agregaré un enlace a un breve artículo que escribí hace unos años que básicamente resume el artículo de Dunsmore con ejemplos gating de dominio de tiempo

    
respondido por el johnnymopo

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