Return Loss Measurement Error Calculator

La medición de la pérdida de retorno es una de las mediciones de RF más fundamentales, pero su precisión está limitada por los errores sistemáticos inherentes a todos los sistemas de medición. Comprender estas fuentes de error es fundamental para cualquier persona que trabaje con analizadores vectoriales de redes (VNA), analizadores de redes escalares o simples puentes de pérdida de retorno. La base de una medición de pérdida de retorno es un acoplador direccional o puente que separa la onda incidente (directa) de la onda reflejada. En un acoplador direccional perfecto, solo la señal reflejada aparecería en el puerto acoplado. En la práctica, una pequeña fracción de la señal directa se filtra debido a la directividad finita. La directividad se define como la relación entre el acoplamiento directo y el aislamiento inverso, expresada en dB. Un acoplador con una directividad de 35 dB significa que la señal de fuga está 35 dB por debajo del factor de acoplamiento directo. Esta fuga de directividad actúa como un umbral de ruido para la medición. Si está midiendo un dispositivo con una pérdida de retorno de 20 dB (coeficiente de reflexión de 0,1) y su acoplador tiene una directividad de 35 dB (coeficiente de fuga de 0,0178), la fuga está unos 15 dB por debajo de la señal de interés. El vector de fuga se suma a la señal reflejada verdadera con una fase desconocida, lo que crea incertidumbre en la medición. Cuando los dispositivos de medición tienen una pérdida de retorno cercana o mejor que la directividad del acoplador, la incertidumbre se vuelve muy grande. La segunda fuente de error principal es la falta de coincidencia de fuentes. Cuando la onda reflejada regresa del DUT, parte de ella se vuelve a reflejar en el puerto de origen imperfecto. Esta onda reflejada regresa a través del DUT, se refleja nuevamente y regresa al puerto acoplado. La magnitud de este término de error es proporcional al cuadrado del coeficiente de reflexión del DUT (porque la señal atraviesa el DUT dos veces) multiplicado por el coeficiente de reflexión de la fuente. En el caso de fuentes con buena compatibilidad (30 dB o más), este término suele ser inferior al error de directividad, pero adquiere importancia cuando se miden dispositivos con una pérdida de retorno baja. El modelo de error completo trata estas contribuciones como vectores con relaciones de fase desconocidas. Como generalmente no conocemos las fases, calculamos los límites del peor de los casos. El coeficiente de reflexión máximo medido se produce cuando todos los vectores de error se alinean en fase con la reflexión verdadera: rho_max = Rho_dut + rho_dir + Rho_dut^2 * rho_src. El mínimo ocurre cuando se oponen: rho_min = |Rho_dut - rho_dir - Rho_dut^2 * rho_src|. Al volver a convertir estos límites a dB, se obtiene la ventana de incertidumbre de medición. La calibración reduce drásticamente estos errores. Una calibración completa de un solo puerto con estándares conocidos (abierto, corto, de carga) caracteriza los errores de directividad, coincidencia de fuente y seguimiento de frecuencia, y luego los elimina matemáticamente de las mediciones posteriores. Tras la calibración, la directividad efectiva puede mejorar entre 15 y 25 dB, y la coincidencia de la fuente mejora de manera similar. Sin embargo, la calidad de la calibración depende de la precisión de los estándares de calibración, la repetibilidad del conector, la estabilidad del cable y las condiciones ambientales. Los errores residuales tras la calibración, denominados directividad residual y coincidencia de la fuente residual, siguen limitando la precisión de la medición, aunque a niveles mucho mejores. En el caso de las mediciones críticas, comprender los términos del error residual tras la calibración ayuda a determinar si el sistema de medición puede realmente resolver el parámetro de interés. Una regla general habitual es que las mediciones fiables requieren que la pérdida de retorno del DUT sea al menos 10 dB mejor (inferior) que la directividad del sistema. Cuando este margen se reduce, la incertidumbre aumenta rápidamente y la medición deja de ser fiable.