Artificial neural network modeling for improved coaxial line-reflect-match calibrations

J. A. Jargon; K. C. Gupta

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Artificial neural network modeling for improved coaxial line-reflect-match calibrations

机译：人工神经网络建模可改善同轴线反射匹配校准

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We model a coaxial load using an artificial neural network (ANN) to improve a coaxial line-reflect-match (LRM) calibration of an automatic network analyzer. The ANN is trained with measurement data obtained from a thru-reflect-line (TRL) calibration. The accuracy of the LRM calibration using the ANN-modeled load compares favorably to a benchmark multiline TRL calibration, with an average worst-case scattering-parameter error bound of 0.024 over an 18-GHz bandwidth.© 2001 John Wiley & Sons, Inc. Int J RF and Microwave CAE 11: 33–37, 2001.

机译：我们使用人工神经网络（ANN）对同轴负载进行建模，以改善自动网络分析仪的同轴线反射匹配（LRM）校准。通过从反射线（TRL）校准获得的测量数据来训练ANN。使用ANN模型的负载进行LRM校准的准确性优于基准多线TRL校准，在18 GHz带宽上平均最坏情况散射参数误差范围为0.024。©2001 John Wiley＆Sons，Inc. Int J RF和Microwave CAE 11：33-37，2001年。

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来源
《International journal of RF and microwave computer-aided engineering》 |2001年第1期|33-37|共5页
作者
J. A. Jargon; K. C. Gupta;
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作者单位

National Institute of Standards and Technology RF Electronics Group 325 Broadway Boulder CO 80303;

Center for Advanced Manufacturing and Packaging of Microwave Optical and Digital Electronics (CAMPmode) University of Colorado at Boulder Boulder CO 80309;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
artificial neural network; network analyzer; calibration; model; standards; measurement;

机译：人工神经网络;网络分析仪;校准;模型;标准;测量;

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