高性能のベクトル・ネットワーク・アナライザ（VNA）は、アンプ、フィルタ、パワー・ディバイダ／コンバイナ、スイッチ、アンテナなどのRFおよびマイクロ波デバイスの特性評価と分析に使用されます。また、S パラメータ、雑音指数、リターン・ロスなどを含む正確なデバイス測定を提供します。

ベクトル・ネットワーク・アナライザは、特定の電磁波の形状や周波数を電子部品に送り込み、その応答を測定する装置です。コンポーネントの周波数応答を測定するため、一般的には研究開発、設計検証、故障解析、製造試験に使用されています。

はい、全てのベクトル・ネットワーク・アナライザは、最高品質の結果を確保するためにキャリブレーションが必要です。キャリブレーションプロセスでは、機器を調整し、ハードウェアの体系的な誤差を排除します。これは、精度と位相測定のための追跡可能な基準を使用して行われます。

ベクトル・ネットワーク・アナライザのキャリブレーションはどのように行われますか？

キャリブレーションのプロセスは手動または自動で行うことが可能ですが、ほとんどの場合は手動で行われます。一般的なキャリブレーションの方法としては、SOLT（Short, Open, Load, Thru）およびTRL（Through, Reflect, Line）という2つのパラメータベースの方法があり、これらは系統的な誤差を排除します。
手動キャリブレーションでは、ベクトル・ネットワーク・アナライザのソフトウェア内にある既知の刺激信号のリストから一つを選択し、その振幅と位相が既知の刺激源からの値に一致するよう調整します。ベクトル・ネットワーク・アナライザが正しく測定していることを確認するためには、基準となるキャリブレータを用いて定期的にキャリブレーションを行う必要があります。この定期的なキャリブレーションにより、国際的な標準と一致していることが保証されます。

一部のベクトル・ネットワーク・アナライザには、熱ドリフト、時間遅延、ソースと負荷の不一致、光路長の変動などのさまざまな誤差を補償する誤差補正が組み込まれています。

ベクトル・ネットワーク・アナライザはワイヤレスコンポーネント、マイクロストリップライン、分岐構造などの1ポートおよび 2ポート デバイスの振幅および位相特性を測定します。

ネットワーク・アナライザはアンプ、フィルタなどの２ポートおよび任意のポート数のデバイスのネットワークパラメータを測定します。
 

ベクトル・ネットワーク・アナライザは信号発生器と受信器を使用して、特定の周波数で複雑なコンポーネントの仕様を測定します。

スペクトラム・アナライザは受信器のみを使用して、適用された信号の周波数スペクトル全体にわたるパワーを測定します。
 

電圧波形を時間の関数として表現することで外部信号を測定するオシロスコープに対し、ベクトル・ネットワーク・アナライザはネットワークの反応を監視する振幅と位相の両方を測定します。

ベクトル・ネットワーク・アナライザはテスト対象のデバイスのポートに刺激信号を導入し、反射信号を測定することでS11を測定します。この反射が発生する周波数は、S11の計算に使用されます。

S21は、入力ポートを通過し、出力ポートで反射された信号をデバイスがどの程度除去するかを測定するために使用されます。最初のポートから次のポートに転送される電力は、S21 パラメータを使用して決定できます。

伝播およびチャネルモデリングは、無線通信アンテナのパフォーマンスとセルカバレッジに対するアンテナの影響を推定するための手法です。
伝播とチャネルのモデリングで最も重要なパラメータは、パス損失、フレネルゾーン、パス減衰、およびマルチパス・フェージングです。

スミス・チャートとは特定のタイプの回路動作をグラフで表現したものです。周波数や電圧に関連するアンプやその他のシステムコンポーネントのインピーダンス、アドミタンス、およびコンダクタンスを示します。スミス・チャートの動作を理解するためには、伝送線理論の基本を理解することが重要です。

電圧定在波比とはAC電源によって引き起こされる空間内のある点における反応のない電圧を示す指標であり、アンテナ源からの反射電力を表します。通常、ボルト/メートル(V/m)またはミリボルト/メートル(mV/m)で表されます。

測定対象のデバイスのポートに刺激信号を導入することで、位相の変化の度合いを測定します。刺激信号が適用されていない場合の測定には、別のキャリブレーションが使用されます。

ベクトル・ネットワーク・アナライザはデバイスのポートに刺激信号を導入し、その強度を測定することで振幅を測定します。振幅は反射信号の大きさで計算されます。

振幅特性には、特定の周波数での振幅、振幅範囲、振幅の直線性、振幅比の測定などが含まれます。