随着高频大信号通信的发展,微波器件的工作频率和功率逐渐提高,器件的非线性特征也变得更加明显。目前,器件模型通常采用基于小信号S参数测量的建模方法,这些方法仅适用于研究器件的的弱非线性。近年来提出的大信号网络分析技术,为精确表征功率器件的强非线性开辟了一个全新的方向。本文详细介绍了微波电路非线性理论以及传统的微波非线性电路的表征方法和建模方法,在这些方法的基础上提出了一种新的表征方法即非线性散射函数法,我们重点研究了它的定义、物理意义、性质以及与网络进行连接时的表达形式。最后我们利用“黑箱”模型建模法对大信号微波器件散射函数进行建模,这种方法就是把功率器件看成是一个“黑箱”,不需要知道器件内部的结构及作用机理,只要知道器件端口的工作特性,以此拟合出器件参数的等效模型,也就是人工神经网络模型法。一旦模型建立成功,我们就可以利用所设计的模型描述器件的非线性特性并完成非线性电路如微波功率放大器的进一步设计。最后我们搭建了非线性散射函数的测试系统,测量了功率晶体管MRF281、MRF158及MRF9030等的非线性散射函数,利用基于BP算法的小波神经网络对散射函数进行建模,网络算法用C语言编程实现,得到了较好的结果,表明小波神经网络适应于非线性散射函数建模。在此基础上下一步工作将重点研究非线性散射函数对于实际设计非线性电路的指导意义。