1.一种基于贝叶斯推理的有源负载牵引系统的补偿方法，其特征在于，有源负载牵引系统包括矢量网络分析仪、第一功率放大器、第二功率放大器、第一耦合器、第二耦合器、第一Bias-Tee偏置器、第二Bias-Tee偏置器、ESG信号发生器、直流电源、被测器件；矢量网络分析仪与ESG信号发生器、第一功率放大器、第一耦合器、第二耦合器连接，第一耦合器与第一功率放大器、第一Bias-Tee偏置器连接，第一Bias-Tee偏置器上设置RF探针，且第一Bias-Tee偏置器与直流电源、被测器件连接；第二耦合器与第二功率放大器、第二Bias-Tee偏置器连接，第二Bias-Tee偏置器上设置RF探针，且第二Bias-Tee偏置器与直流电源、被测器件连接；

有源负载牵引系统通过控制注入信号的幅度和相位，得到负载参考平面处的阻抗，其中的合成反射系数取决于ESG信号发生器的输出功率和驱动第一功率放大器、第二功率放大器的有效增益，具体关系如公式(1)所示：Γ2,n·A2,n-B2,n(A2,1,A2,2,…,A2,n)＝0 公式(1)其中，n代表谐波次数，Γ2,n表示被测器件负载端反射系数，A2,n为被测器件负载端的入射波，B2,n为被测器件的反射波，并与入射波及其各次谐波相关；ESG信号发生器输出的信号在通过第一功率放大器、第二功率放大器时存在增益，在第一耦合器、第二耦合器中也存在损耗，对入射波进行补偿后公式(1)修正为如下公式(2)所示：Γ2,n·Aset·S12,error-B2,n(A2,1,A2,2,…,A2,n)＝0 公式(2)其中，S12,error表示误差网络中ESG信号发生器的端口到被测器件端口的增益，Aset表示ESG信号发生器的输出信号；在被测器件负载端的入射波与被测器件的反射波之间，存在一个对应函数F进行映射，具体如下公式(3)所示：其中p和q代表端口号，n和m代表谐波次数；以非线性基函数的线性组合对公式(3)进行表述，具体如下公式(4)：其中wj为权重，φj为固定的非线性基函数；在Fp,m参数列表中添加的权值向量表示描述函数对模型参数的依赖关系；公式(4)通过简洁的向量符号表示，则为如下公式(5)：φ为固定的非线性基函数；结合上述简化后的公式、实际测量的训练数据，利用贝叶斯定理，推导出公式(2)中的B2,n和对应的Aset，得到被测器件的高精度数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯推理的有源负载牵引系统的补偿方法，其特征在于：具体结合上述简化后的公式、实际测量的训练数据，利用贝叶斯定理，推导出公式(2)中的B2,n和对应的Aset的步骤如下：步骤101)：概率函数赋值给权值向量，权值向量表示为p(w)；通过对被测器件上获取的数据，得到一组训练数据K，训练数据K的集合为D，具体为如下公式(6)：其中，i为自然数；

步骤102)：根据步骤101)得到的训练数据K，通过贝叶斯定理可得似然函数p(D|w)，如下公式(7)：多维正态分布的权重概率密度函数用于描述公式(7)中的p(w)：

其中，α表示该概率密度函数的逆方差，exp表示以e为底的指数函数。

将公式(7)中的似然函数p(D|w)转换成一组独立且同分布的概率分布的乘积，如下公式(9)：其中，β表示该分布函数的逆方差,φ为固定的非线性基函数。

步骤103):通过最大后验方法来进行模型的提取和优化，由于p(D)与权重w无关，因此只需将公式(7)中的分子最大化，由此对公式(7)的分子通过最小化负对数函数演变得到如下公式(10)：。

3.根据权利要求2所述的一种基于贝叶斯推理的有源负载牵引系统的补偿方法，其特征在于：最大后验方法为通过确定基于训练数据K的最优权重w来促进模型的提取，通过最大更新概率分布来选择最优权重。