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非理想TRL校准标准对多端口S参数测量灵敏度的影响分析

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简介：
本研究探讨了非理想TRL（传输/反射线）校准标准在多端口散射参数(S参数)测量中的影响，重点分析其如何降低测量灵敏度，并提出改进措施。 非理想TRL校准标准对多端口S参数测量的灵敏度分析

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  • 非理想TRL校准标准对多端口S参数测量灵敏度的影响分析
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    本研究探讨了非理想TRL（传输/反射线）校准标准在多端口散射参数(S参数)测量中的影响，重点分析其如何降低测量灵敏度，并提出改进措施。 非理想TRL校准标准对多端口S参数测量的灵敏度分析
     
  • S参数测试校准技术中SOLT与TRL标准方法对比分析.pdf
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    本文档深入探讨了S参数测量中的SOLT和TRL两种校准技术，通过对比分析它们的特点、适用范围及优劣，为工程师提供选择依据。 本段落通过采用传统的项系统误差模型对参数测试技术中的校准方法进行理论分析与比较，阐述了这两种校准法的主要特点及其适用的测试环境，并用实际测试结果进行了验证。结果显示，理论分析的结果与实际情况相吻合。
     
  • TRL微波器件测量去嵌入校准原理深度解析
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    本文深入探讨了TRL（传输/反射线性）微波器件测量技术中的去嵌入校准原理，旨在提高测量精度和效率。 前言：该教程是本人在2012年与安捷伦工程师讨论微波器件去嵌入技术期间准备的资料的一部分，当时的主要议题是如何解决去嵌入算法中的频率限制问题（已申请专利）。现将其中关于TRL校准方法原理的部分重新整理并分享给大家。 在微波测量中常用的两种校准方式是： - SOLT校准：即短路、开路、负载和直通校准，适用于同轴接头的测量，例如衰减器或低噪声放大器等。通过这种校准可以利用一个传输标准件以及三个反射标准件来修正十二项误差模型。 - TRL校准：即传输、反射及延时校准，适合非同轴接头的应用场景，比如微带线或者共面波导测量。它使用两个传输标准件和一个反射标准件以确定八项误差模型。 与SOLT相比，TRL由于其更低的校准件制作成本以及更高的校准精度而被广泛采用。
     
  • 【参数灵敏度分析】
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    参数灵敏度分析是指评估模型中各参数对结果影响程度的研究方法，有助于识别关键参数、优化实验设计和提高预测准确性。 运筹学课程总结之后绘制的思维导图。
     
  • BOB光指标测试与TXRX灵敏度校准指导思路
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    本文章介绍BOB光指标测试方法及TXRX灵敏度校准流程，提供具体实施步骤和技巧，帮助工程师提高设备性能和可靠性。 关于BOB光指标测试的详细指导以及如何进行BOB校准，包括TX、RX及灵敏度校准的具体思路与手册内容进行了整理和总结。
     
  • 关于LNA及其前端滤波器对系统接收灵敏度影响的理论分析.docx
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    本文档深入探讨了低噪声放大器（LNA）及前端滤波器在提升无线通信系统接收灵敏度方面的重要性，并进行了详细的理论分析。 本段落通过理论分析探讨了LNA（低噪声放大器）及其前端滤波器对系统接收灵敏度的影响，并提供了提高产品设计中系统灵敏度的建议。文章首先从计算系统最小接收灵敏度的基本公式入手，讨论影响接收灵敏度的主要因素：级联噪声系数NF、载频带宽BW和解调门限信噪比S/N。通过实例证明了增加LNA可以降低系统的级联噪声系数NF，从而提高接收灵敏度。 接着文章分析了前端滤波器对系统噪声的影响，并强调在选择外置LNA时应注意以下几点：确保LNA工作状态下的噪声系数尽可能低、增益需满足后端输入功率的最大最小范围要求以及减少前端的插入损耗。此外，还总结了增加接收链路中外部LNA和滤波器的原则。 文章最后讨论了实际测试过程中可能遇到的问题及相应的解决方案，包括：前级滤波器未能有效阻挡带外干扰、存在同频或多路径干扰等情况下的应对策略，并探讨引入前端滤波器的目的在于阻止带外信号进入接收链路从而提高系统灵敏度。
     
  • TRL 校准计算表
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    《TRL校准计算表》是一款用于电子测量领域中去嵌入化和标准化测试的数据工具。它帮助工程师精确地进行传输/反射线性度检查及误差修正，确保电路设计与测试结果的高度一致性。 矢量网络分析仪TRL校准制作校准板的Excel计算表格。
     
  • SimBiology中的全局灵敏度分析：利用Sobol指数进行多参数全局灵敏度分析(MPGSA)-MATLAB...
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    本文介绍了在SimBiology中使用Sobol指数实施多参数全局灵敏度分析（MPGSA）的方法，旨在评估和量化模型参数对模型输出的影响。通过这种分析，研究人员可以更好地理解复杂生物系统中的关键驱动因素，并优化模型参数以提高预测准确性。 此应用程序支持您对SimBiology模型进行全局敏感性分析（GSA），以研究参数、物种或隔室变化如何影响模型响应。使用该工具可以计算Sobol指数，并执行多参数的全球灵敏度分析，从而深入了解多个因素同时变动时的影响。 安装Global Sensitivity Analysis App非常简单：只需双击.mltbx文件即可完成安装过程。您还可以通过点击MATLAB界面中的附加组件按钮来管理已有的插件和工具包。 要开始使用该应用程序，请在MATLAB命令行中输入以下指令：“startGlobalSensitivityAnalysisApp(model)”，其中model是指定的SimBiology模型对象。如需了解更多关于如何应用剂量与变体的信息，可以尝试运行“help startGlobalSensitivityAnalysisApp”以获取帮助文档。
     
  • ABM-Calibration-SensitivityAnalysis：支持ABM校准与灵敏度分析的开源代码及数据
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    简介：本项目提供一套用于进行 agent-based modeling (ABM) 校准和灵敏度分析的开源工具及配套数据，助力研究人员深入理解复杂系统动态。 在此处可以找到基于NetLogo和R的基于代理模型的示例代码、参数拟合校准及敏感性分析的结果。相应的手稿在《人工社会与社会仿真杂志》上发表，作者为Thiele JC, Kurth W 和 Grimm V（2014），题目是“促进基于代理模型的参数估计和敏感性分析：使用NetLogo和R的食谱”。 所采用的方法和技术包括： - 参数拟合： - 全因子设计 - 简单随机抽样 - 拉丁超立方抽样 - 拟牛顿法 - 模拟退火 - 遗传算法 - 近似贝叶斯计算 - 敏感性分析： - 局部敏感度分析（Local SA） - Morris筛选方法 - 设计实验 (DoE) - 部分相关系数和等级部分相关系数 - 标准化回归系数与标准化等级回归系数 - Sobol 指标法 - eFAST 方法 - 方差分解（FANOVA） 请参考我们的其他项目。
     
  • 接收灵敏度指标的分析
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    本文对无线通信系统中的接收灵敏度指标进行了深入探讨和定量分析，旨在提高信号接收质量和系统的整体性能。 接收灵敏度是无线通信系统中的关键性能指标，在基站设备的应用尤为广泛，直接影响到基站接收到微弱信号的能力以及上行链路的覆盖范围。具体来说，当确保误比特率（BER）不超过预设阈值时（例如0.01），在用户设备天线端口能够接收的最小信号功率即为基站接收机的灵敏度标准，并且该参数已被纳入RCR STD-28协议作为必须测试的标准之一。 噪声系数是计算接收机灵敏度的关键指标，它衡量的是系统引入额外噪声与输入信号噪声的比例。通过公式(SN)i=NF(SN)o可以确定这一关系，其中(NF)表示噪声系数，(SN)i为输入信噪比，而(SN)o则是输出信噪比。根据定义，当输出信噪比达到使误码率低于10-2的水平时，在用户设备端口接收的最小信号功率即代表了系统的灵敏度。 提升接收机灵敏度可以从两个主要方面入手：降低系统噪声系数和减小噪声门限值。例如，对于一个具有3dB噪声系数、带宽为300kHz的PHS系统而言，如果已知其灵敏度为-107dBm，则可以计算出相应的输出信噪比。 在实际应用中，π/4 DQPSK调制技术广泛应用于无线通信领域，并且存在三种非相干解调方式：基带差分检测、中频差分检测和鉴频器检测。以基带差分检测为例，在理想传输条件下误比特率性能会受到噪声门限的影响。当设定的误码率为0.01时，对应的噪声门限为6dB。 此外，频率同步是保证系统稳定性的关键因素之一。对于采用基带差分检测方式的情况来说，收发两端之间的频率偏差Δf会导致相位漂移Δθ=2πΔfT的现象出现；当相位偏移超过π/4时，则可能引发错误判决的问题，因此必须确保Δθ<π/4以维持系统的稳定性。 接收机灵敏度的表示方法主要有两种：dBm和dBμv。前者是功率单位，后者则是电压单位。信号功率Si与信号电势Es之间的转换关系为20lgEs=113+10lgSi，在50Ω阻抗条件下可以根据此公式进行换算。 总之，接收灵敏度直接反映了无线通信系统的性能水平，并且其计算和评估需要考虑噪声系数、误比特率等多种因素。通过优化这些参数以及采用高效的解调方法并保证频率同步，可以有效提升基站的信号接受能力及扩大服务覆盖范围，在工程实践中理解与掌握这一指标对于系统设计至关重要。