1.一种矢量网络测试装置，其特征在于，所述装置的信息交流网络包括矢量网络分析仪、待测器件、误差网络A、误差网络B以及两个交流电源网络。

2.根据权利要求1所述的一种矢量网络测试装置，其特征在于，所述误差网络A包括待测器件源端的偏置器、耦合器、源端调谐器以及器件之间的连接线；所述误差网络B包括待测器件负载端的偏置器、耦合器、负载端调谐器以及器件之间的连接线；所述矢量网络分析仪采用双反射架构。

3.根据权利要求2所述的一种矢量网络测试装置，其特征在于，所述装置的校准模型包括被矢量网络分析仪测量到的行波，待测器件在双端口入射的实际行波和反射的实际行波，以及误差网络A和误差网络B所导致的误差项。

4.一种根据权利要求3所述装置的用于大信号测试的矢量校准快速修正方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：矢量网络分析仪测量行波，基于误差项建立误差模型，并简化误差模型；

步骤二：矢量网络测试装置分别测试直通校准件、反射校准件、匹配负载校准件，得到测试数据；

步骤三：通过TRM算法得到误差模型中的误差项；

步骤四：在经过一段时间后，重新测量三种校准件，依据测试数据以及误差项，对神经网络进行训练；

步骤五：神经网络训练完成后，根据重新测量的直通标准件的测试数据，神经网络预测匹配负载标准件和反射标准件的S参数；重新代入TRM算法，得到新的误差系数；

步骤六：根据步骤五得到的新的误差系数修正原始测试数据，根据设定的间隔时间重复步骤五、步骤六。

5.根据权利要求4所述的一种用于大信号测试的矢量校准快速修正方法，其特征在于，所述TRM算法要求被测试的校准件两端口的匹配负载标准件一致，且匹配负载标准件的阻抗值为50欧姆；对于反射标准件的要求是两个端口相同，并且反射系数的模值必须较大，采用开路标准或者短路标准；直通校准件的S参数的4个标准值全部符合标称值。

6.根据权利要求4所述的一种用于大信号测试的矢量校准快速修正方法，其特征在于，所述简化误差模型为，将e01e10视作一项误差项，e32e23视作一项误差项；k视作一项误差项；

简化后的误差模型如下所示：

其中

式中a0，b0，a3，b3表示被矢量网络分析仪测量到的行波；e00，e11，e01，e10表示误差网络A产生的误差；e22，e23，e33，e32表示误差网络B导致的误差。

7.根据权利要求6所述的一种用于大信号测试的矢量校准快速修正方法，其特征在于，所述TRM算法中，由匹配负载标准件的测试数据得到：其中 表示端口1连接匹配负载标准件时的b波； 表示端口1连接匹配

负载标准件时的a波； 表示端口2连接匹配负载标准件时的b波； 表示端口2连接匹配负载标准件时的a波。

8.根据权利要求7所述的一种用于大信号测试的矢量校准快速修正方法，其特征在于，所述测试直通校准件得到其中 表示连接直通校准件测得的S参数中的输入反射系数； 表示连接直通校准件测得的S参数中的反向传输系数； 表示连接直通校准件测得的S参数中的正向传输系数； 表示连接直通校准件测得的S参数中的输出反射系数； 表示直通校准件S参数中的反向传输系数的标定值。

9.根据权利要求8所述的一种用于大信号测试的矢量校准快速修正方法，其特征在于，所述测试反射校准件得到其中ΓM1表示端口1测试反射校准件得到的反射系数；ΓM2表示端口2测试反射校准件得到的反射系数；ΓStd1表示端口1的反射校准件的标定反射系数；ΓStd2表示端口2的反射校准件的标定反射系数。

10.根据权利要求9所述的一种用于大信号测试的矢量校准快速修正方法，其特征在于，所述直通校准件以及反射校准件得到的测试数据联立获得其余的误差项；反射校准件和匹配负载校准件的S参数与直通校准件的S参数存在如下关系：其中S11open_new表示反射标准件在漂移误差的影响下的测试数据，S11open_o表示反射标准件的初始测试数据；S11match_new表示匹配负载标准件在漂移误差影响下的测试数据，S11match_o表示匹配负载标准件的初始测试数据；F(·)表示直通校准件测试数据漂移误差与开路校准件测试数据漂移误差的函数；G(·)表示直通校准件测试数据漂移误差与短路校准件测试数据漂移误差的函数ΔSthru表示测试中直通校准件S参数的漂移误差,Δt表示距离上一次校准的时间；训练神经网络并通过神经网络训练方法获得F(·)和G(·)的解。