基于网络测试仪的TDR测试分析
奈图尔科技（www.ntooler.com）整理消息： 网络测试仪是测量被测件（DUT）频率响应的仪器，测量的时候给被测器件输入一个正弦波激励信号，然后通过计算输入信号与传输信号（S21）或反射信号（S11）之间的矢量幅度比（图1）得到测量结果；在测量的频率范围内对输入的信号进行扫描就可以获得被测器件的频率响应特性；在测量接收机中使用带通滤波器可以把噪声和不需要的信号从测量结果中去掉，提高测量精度。
图1 输入信号、反射信号和传输信号示意图
图2 在测量频率范围内扫描正弦波激励信号，就可用 VNA 测得被测器件的频率响应特性
众所周知，频域和时域之间的关系可以通过傅立叶理论来描述。通过对使用 VNA 获得的反射和传输频率响应特性进行傅立叶逆变换，可以获得时域上的冲激响应特性（图3）。再通过对冲激响应特性进行积分，可得到阶跃响应特性。这和在 TDR 示波器上观察到的响应特性是一样的。由于积分计算非常耗时，因此实际上使用的方法是在频域中根据傅立叶变换的卷积原理进行计算——把输入信号的傅立叶变换和被测件的频率响应特性进行卷积，然后再对结果实施傅立叶逆变换。由于在时域中的积分也可使用频域中的卷积来描述，因此我们可以快速计算出阶跃响应特性。
图3从傅立叶逆变换中推导出的阶跃响应特性与冲激响应特性之间的关系
通过傅立叶逆变换得到的时域特性的时间分辨率和时间测量范围分别对应于**测量频率的倒数和频率扫描间隔的倒数（图4）。例如，若**测量频率是 10 GHz，则时间分辨率为 100 ps。我们似乎可以认为通过不断缩小频率扫描的间隔就可以无限地扩大测量的时间范围，但事实上却存在限制。因为傅立叶逆变换中使用的频率数据在频域中必须是等距的，若扫描的频率间隔比 VNA 的*低测量频率还要小，那么就不能执行傅立叶逆变换。例如，如果 VNA 的*低测量频率是 100 kHz，则在时域测量中能够得到的*大时间测量范围就是 10 us，对于 TDR 的测量应用，这足够了。
图4 时域参数（时间分辨率和时间测量范围）与频域参数（频率和扫描频率间隔）之间的关系
图5显示的是使用基于网络测试仪TDR和基于示波器86100D的TDR，对同一被测件的阻抗进行测量，得到的响应曲线之间的相关性。两个测量结果之间的差别不到 0.4欧姆。
图5 TDR 的测量结果之间的相关性
