当前位置: 首页 > news >正文

基于区域划分的GaN HEMT 准物理大信号模型

  GaN HEMT器件的大信号等效电路模型分为经验基模型物理基模型。经验基模型具有较高精度但参数提取困难,特别在GaN HEMT器件工艺不稳定的情况下不易应用。相比之下,物理基模型从器件工作机理出发,参数提取相对方便,且更容易更新和维护。在GaN HEMT器件标准化过程中,选择了基于表面势和基于电荷控制的物理基大信号模型。然而,这些模型仍存在方程复杂、收敛性差、精度不足等问题。基于区域划分的可缩放大信号模型,兼顾了简单性和精度,并考虑了自热效应、高低温效应、陷阱效应等。该模型在不同栅宽的GaN HEMT器件上得到了验证,显示出良好的小信号和大信号性能。

区域划分建模原理

  区域划分建模方法是一种基于器件沟道中电场和载流子分布的模拟方法,将沟道划分为相邻的区域。在每个区域内,使用相应的物理方程描述电流-电压关系,考虑器件的主要工作原理。通过确保电流、电压、电场等物理量在各区域边界的连续性,将各区域的方程联立求解,得到器件的最终I-V特性。
  该建模方法最早在20世纪80年代应用于MODFET器件的建模。随着第三代半导体材料和器件的发展,这种建模方法在21世纪初开始用于AlGaN/GaN HFET器件。从2006年起,美国北卡罗来纳州立大学的Robert Trew团队对区域划分模型进行了深入研究,并提出了可用于大信号仿真的区域划分大信号模型。这一模型结合了物理基模型和经验基模型的优势,既反映了器件的物理机理,又能够集成于电路仿真软件中进行大信号谐波平衡仿真。从理论上讲,这种模型在器件和电路的设计与分析中都具有应用前景。以下对区域划分建模原理进行简要介绍。
  依据器件工作时沟道中电场和载流子的分布,可以将沟道划分为不同的区域。
  器件工作于线性区:
在这里插入图片描述
  在线性区可以将器件划分为三个区域,分别是源极接入区(Source Neutral Zone,SNZ, Z1);占据栅下全部区域的本征FET区(Intrinsic FET Zone,IFZ, Z2)和漏极接入区 (Drain Neutral Zone,DNZ, Z5)。
在这里插入图片描述

  器件工作于饱和区:
在这里插入图片描述
  在饱和区,可以将器件划分为五个区域。分别是源极接入区 (SNZ, Z1);占据栅下源端部分区域的本征接入区(IFZ, Z2) ; 占据栅下剩余部分的空间电荷聚集区(Space-charge Limited Zone,SLZ, Z3);占据始于栅极漏端的部分漏极接入区的电荷耗尽区(Charge Deficit Zone,CDZ, Z4)和漏极接入区 (Drain Neutral Zone,DNZ,Z5)。
在这里插入图片描述
  当器件工作于线性区时,在源极接入区和漏极接入区,量子阱被电子填满,电子速度最小。在本征FET区,电子漂移速度增加,但仍小于电子饱和速度vsat。在源极接入区和漏极接入区,由电场-电子速度关系可得:
ν = μ E ( 1 + ( E / E c ) β ) 1 / β ( 1 ) \nu=\frac{\mu E}{\left(1+\left(E/E_c\right)^{\beta}\right)^{1/\beta}}(1) ν=(1+(E/Ec)β)1/βμE1
由(1)式可得:
E = E c ( 1 − ( ν s a t / ν ) β ) 1 / β ( 2 ) E=\frac{E_c}{(1-(\nu_{\mathrm{sat}}/\nu)^\beta)^{1/\beta}}(2) E=(1(νsat/ν)β)1/βEc2
其中μ为低场电子迁移率,Ec为电子速度饱和时的临界电场,vsat为电子饱和速度,β为电场-电子速度关系的阶数,通常β = 2。
这里的β为拟合值
由式(2)可进一步得到源极接入区和漏极接入区的电场如下:
E s = E c I I s a t β − I β β ( 3 ) E_s=\frac{E_cI}{\sqrt[\beta]{I_{sat}^\beta-I^\beta}}(3) Es=βIsatβIβ EcI3
其中Isat为饱和电流。根据器件工作在线性区时沟道中电场的分布,电场在源极接入区和漏极接入区可被视为常数,可以根据电场与电势的关系,得到栅极源端和栅极漏端的电压如下:
V s i = E c l s I ( I s a t β − I β ) 1 / β ( 4 ) V_{si}=\frac{E_{c}l_{s}I}{\left(I_{sat}^{\beta}-I^{\beta}\right)^{1/\beta}}(4) Vsi=(IsatβIβ)1/βEclsI4
这里的I应为Isi(Z1中电流的解析解),参考原式:
V s i = E c L s I s i ( I max ⁡ β − I s i β ) 1 / β . V_{si}=\frac{E_{c}L_{s}I_{si}}{\left(I_{\max}^{\beta}-I_{si}^{\beta}\right)^{1/\beta}}. Vsi=(ImaxβIsiβ)1/βEcLsIsi.
V d i = V d − E c l d I ( I s a t β − I β ) 1 / β ( 5 ) V_{di}=V_d-\frac{E_cl_dI}{\left(I_{sat}^\beta-I^\beta\right)^{1/\beta}}(5) Vdi=Vd(IsatβIβ)1/βEcldI5
这里的I应为Ids,参考原式:
V d i = V d − E c ( L d − L 4 ) I d s ( I max ⁡ β − I d s β ) 1 / β − 1 2 L 4 2 k 4 , V_{di}=V_d-\frac{E_c(L_d-L_4)I_{ds}}{\left(I_{\max}^\beta-I_{ds}^\beta\right)^{1/\beta}}-\frac12L_4^2k_4, Vdi=Vd(ImaxβIdsβ)1/βEc(LdL4)Ids21L42k4,
其中 Vsi 和 Vdi 分别为栅极源端和栅极漏端的电压,ls 和ld 分别为源极接入区和漏极接入区的长度,Vd 为漏极偏置电压。
  在本征FET 区,根据缓变沟道近似,载流子浓度满足如下关系:
n s ( x ) = C e f f q ( V g t − V ( x ) ) ( 6 ) n_s(x)=\frac{C_{eff}}q(V_{gt}-V(x))(6) ns(x)=qCeff(VgtV(x))6
其中ns(x)为位置x 处的载流子浓度,Ceff 为有效势垒电容,Vgt =Vgs - Vpinch,V(x)为位置 x 处的电势。将式(1),(6)两式和电场与电势的关系E(x)= -dV/dx 代入漏极电流Ids 的基本表达式:
I d s = W q n s ( x ) ν ( x ) ( 7 ) I_{ds}=Wqn_s(x)\nu(x)(7) Ids=Wqns(x)ν(x)(7)
其中W 为器件的栅宽,q 为电子电荷,v(x)为位置x 处的电子速度。整理后,可得漏极电流Ids 的表达式如下:
( x − l s ) I d s = ∫ V s i V ( x ) ( ( W μ C e f f ( V g t − V ′ ) ) β − ( I d s E c ) β ) 1 / β d V ′ ( 8 ) \left.(x-l_s)I_{ds}=\int_{V_{si}}^{V(x)}\left(\begin{array}{c}(W\mu C_{eff}\left(V_{gt}-V^{\prime}\right))^{\beta}-(\frac{I_{ds}}{E_{c}})^{\beta}\\\end{array}\right.\right)^{1/\beta}dV^{\prime}(8) (xls)Ids=VsiV(x)((WμCeff(VgtV))β(EcIds)β)1/βdV8
将式(8)在栅下整个区域积分,则式(8)可化为如下形式:
l g I d s = ∫ V s i V d i ( ( W μ C e f f ( V g t − V ) ) β − ( I d s E c ) β ) 1 / β d V ( 9 ) {l}_gI_{ds}=\int_{V_{si}}^{V_{di}}\left(\left(W\mu {C}_{eff}\left(V_{gt}-V\right)\right)^\beta-\left(\frac{I_{ds}}{E_{c}}\right)^\beta\right)^{1/\beta}dV(9) lgIds=VsiVdi((WμCeff(VgtV))β(EcIds)β)1/βdV9
其中lg 为栅长。再将式(4)和式(5)中的Vsi 和Vdi 代入式(9),求解该积分方程,即可得到器件工作于线性区时的漏极电流Ids
以上式子中需要实际测试的物理量有:
(4)式中需要测试的物理量

需要测试的量含义
Ec电子速度饱和时的临界电场
ls源极接入区长度
Isat电流比例因子

(5) 式中需要测试的物理量

需要测试的量含义
Ec电子速度饱和时的临界电场
Vd漏极偏置电压
ld漏极接入区的长度

(9)式中需要测试的物理量

需要测试的量含义
lg栅长
W栅宽
Ceff有效势垒电容
Vgt有效栅极电压
Ec电子速度饱和时的临界电场

以上式子中需要拟合的量有:
β 电场-电子速度关系的阶数

持续更新中…

相关文章:

基于区域划分的GaN HEMT 准物理大信号模型

GaN HEMT器件的大信号等效电路模型分为经验基模型和物理基模型。经验基模型具有较高精度但参数提取困难,特别在GaN HEMT器件工艺不稳定的情况下不易应用。相比之下,物理基模型从器件工作机理出发,参数提取相对方便,且更容易更新和…...

laravel引入element-ui后,blade模板中使用elementui时,事件未生效问题(下载element-ui到本地直接引入项目)

背景 重构公司后台项目,使用了dcat-admin,但是dcat-admin有些前端功能不能满足需求。因此引入element-ui进行相关界面的优化 具体流程 1.下载element-ui到本地 2.进入如下目录 打开 node_modules\element-ui\lib 复制index.js 打开 node_modules/ele…...

【计算机网络笔记】路由算法之层次路由

系列文章目录 什么是计算机网络? 什么是网络协议? 计算机网络的结构 数据交换之电路交换 数据交换之报文交换和分组交换 分组交换 vs 电路交换 计算机网络性能(1)——速率、带宽、延迟 计算机网络性能(2)…...

【华为OD机试python】分糖果【2023 B卷|100分】

【华为OD机试】-真题 !!点这里!! 【华为OD机试】真题考点分类 !!点这里 !! 题目描述 小明从糖果盒中随意抓一把糖果,每次小明会取出一半的糖果分给同学们。 当糖果不能平均分配时,小明可以选择从糖果盒中(假设盒中糖果足够) 取出一个糖果或放回一个糖果。 小明最少需要多…...

ARM 汇编基础

我们在学习 STM32 的时候几乎没有用到过汇编,可能在学习 UCOS 、 FreeRTOS 等 RTOS 类操作系统移植的时候可能会接触到一点汇编。但是我们在进行嵌入式 Linux 开发的时候是绝 对要掌握基本的 ARM 汇编,因为 Cortex-A 芯片一上电 SP 指针还…...

虹科Pico汽车示波器 | 汽车免拆检修 | 2017款东风本田XR-V车转向助力左右不一致

一、故障现象 一辆2017款东风本田XR-V车,搭载R18ZA发动机,累计行驶里程约为4万km。车主反映,车辆行驶或静止时,向右侧转向比向左侧转向沉重。 二、故障诊断 接车后试车,起动发动机,组合仪表上无故障灯点亮&…...

阿里云服务器ECS经济型e实例优惠99元性能怎么样?

阿里云服务器ECS经济型e实例优惠99元性能怎么样?阿里云服务器优惠99元一年,配置为云服务器ECS经济型e实例,2核2G配置、3M固定带宽和40G ESSD Entry系统盘,CPU采用Intel Xeon Platinum架构处理器,2.5 GHz主频&#xff0…...

vue3引入vuex基础

一:前言 使用 vuex 可以方便我们对数据的统一化管理,便于各组件间数据的传递,定义一个全局对象,在多组件之间进行维护更新。因此,vuex 是在项目开发中很重要的一个部分。接下来让我们一起来看看如何使用 vuex 吧&#…...

C++二维数组中的查找

4. 二维数组中的查找 题目链接 牛客网 题目描述 给定一个二维数组,其每一行从左到右递增排序,从上到下也是递增排序。给定一个数,判断这个数是否在该二维数组中。 Consider the following matrix: [[1, 4, 7, 11, 15],[2, 5, 8, 12, 19],[3, 6, 9, 16, 22],[1…...

【计算思维】蓝桥杯STEMA 科技素养考试真题及解析 2

1、兰兰有一些数字卡片,从 1 到 100 的数字都有,她拿出几张数字卡片按照一定顺序摆放。想一想,第 5 张卡片应该是 A、11 B、12 C、13 D、14 答案:C 2、按照下图的规律,阴影部分应该填 A、 B、 C、 D、 答案&am…...

Qt+sqlite3使用事务提升插入效率

参考&#xff1a; 【精选】SQLite批量插入效率_sqlite 批量插入_PengX_Seek的博客-CSDN博客 (1)不使用事务时&#xff1a; clock_t t_start clock();QSqlQuery query(db);QString sql("insert into test(col1,col2) values(1,2);");for (int i 0; i < 1000; i…...

【深度学习】不用Conda在PP飞桨Al Studio三个步骤安装永久PyTorch环境

在 PaddlePaddle AI Studio 中使用 Python 虚拟环境安装 PyTorch 免责声明 在阅读和实践本文提供的内容之前&#xff0c;请注意以下免责声明&#xff1a; 侵权问题: 本文提供的信息仅供学习参考&#xff0c;不用做任何商业用途&#xff0c;如造成侵权&#xff0c;请私信我&am…...

SpringBoot:kaptcha生成验证码

GitHub项目地址&#xff1a;GitHub - penggle/kaptcha: kaptcha - A kaptcha generation engine. kaptcha介绍 kaptcha官网&#xff08;Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.&#xff09;对其介绍如下&#xff0c; kaptcha十分易于安装…...

C/C++ 使用API实现数据压缩与解压缩

在Windows编程中&#xff0c;经常会遇到需要对数据进行压缩和解压缩的情况&#xff0c;数据压缩是一种常见的优化手段&#xff0c;能够减小数据的存储空间并提高传输效率。Windows提供了这些API函数&#xff0c;本文将深入探讨使用Windows API进行数据压缩与解压缩的过程&#…...

Visual Studio连接unity编辑器_unity基础开发教程

Visual Studio连接unity编辑器 问题描述解决方法意外情况 问题描述 当我们在unity编辑器中打开C#脚本的时候发现Visual Studio没有连接unity编辑器&#xff0c;在编写代码的时候也没有unity关键字的提醒。 简单来说就是敲代码没有代码提示。 解决方法 这时候需要在unity中进行…...

2023亚太杯数学建模B题思路分析 - 玻璃温室中的微气候法规

1 赛题 问题B 玻璃温室中的微气候法规 温室作物的产量受到各种气候因素的影响&#xff0c;包括温度、湿度和风速[1]。其中&#xff0c;适 宜的温度和风速是植物生长[2]的关键。为了调节玻璃温室内的温度、风速等气候因素 , 温室的设计通常采用带有温室风扇的通风系统&#xf…...

轻量封装WebGPU渲染系统示例<37>- 多个局部点光源应用于非金属材质形成的效果(源码)

当前示例源码github地址: https://github.com/vilyLei/voxwebgpu/blob/feature/rendering/src/voxgpu/sample/BasePbrMaterialMultiLights.ts 当前示例运行效果: 此示例基于此渲染系统实现&#xff0c;当前示例TypeScript源码如下&#xff1a; export class BasePbrMaterial…...

设备状态监测与故障诊断系统的作用

随着工业生产的发展和技术的进步&#xff0c;设备状态监测与故障诊断系统在工业领域中扮演着越来越重要的角色。这一系统通过实时监测设备的状态和参数&#xff0c;及时发现潜在的故障&#xff0c;并提供预警信号&#xff0c;以降低生产中断、提高安全性和维护效率。以下将详细…...

浮点数运算精度丢失,如何解决

为什么浮点数运算的时候会有精度丢失的风险&#xff1f; 浮点数运算精度丢失代码演示&#xff1a; float a 2.0f - 1.9f; float b 1.8f - 1.7f; System.out.println(a);// 0.100000024 System.out.println(b);// 0.099999905 System.out.println(a b);// false为什么会出现…...

使用微信小程序openMapApp接口,报错问题解决openMapApp:fail invaild coord

使用微信小程序的 openMapApp 接口时遇到了坐标无效的错误 (openMapApp:fail invalid coord)。这个错误通常是由于提供的地理坐标不符合预期的格式或范围而引起的&#xff1a; 坐标格式&#xff1a; 确保提供的坐标符合正确的格式。常见的格式是 "纬度,经度"&#xf…...

Python Web安全扫描工具|全自动漏洞检测与审计平台(支持多目标并发)

温馨提示&#xff1a;文末有联系方式产品概述 Python Web安全扫描工具是一款功能完备、开箱即用的自动化Web漏洞检测与安全审计平台。 它面向开发者与安全从业者&#xff0c;可对自建网站或测试环境进行系统性安全扫描、高危漏洞识别及结构化审计报告生成&#xff0c;助力快速定…...

避开这3个坑,你的SAM模型训练效果才能翻倍

避开这3个坑&#xff0c;你的SAM模型训练效果才能翻倍 训练一个高性能的Segment Anything Model&#xff08;SAM&#xff09;就像在迷宫中寻找出口——即使你掌握了基本路线&#xff0c;也难免会踩中几个隐藏的陷阱。作为计算机视觉领域最令人兴奋的突破之一&#xff0c;SAM以其…...

百度网盘提取码快速获取指南:3步高效解决访问难题

百度网盘提取码快速获取指南&#xff1a;3步高效解决访问难题 【免费下载链接】baidupankey 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/baidupankey 还在为百度网盘资源访问而烦恼吗&#xff1f;每次遇到需要提取码的分享链接&#xff0c;我们都需要在多个平台间来…...

虫草贵族变平价?深圳福田这家店做到了

家人们&#xff0c;养生界搞大事了&#xff01;金尊草带着IP金小尊空降深圳福田——第2家门店&#xff08;皇庭广场店&#xff09;正式开业。这一次&#xff0c;金尊草让冬虫夏草从“保健品刺客”变成了“人人都吃得起滋补品”。金尊草品牌slogan“吃得到的冬虫夏草”尊嘟假嘟&…...

扩散模型与强化学习结合优化图像生成正向过程

1. 项目背景与核心价值DiffusionNFT这个项目名称拆解开来包含三个关键要素&#xff1a;扩散模型&#xff08;Diffusion&#xff09;、正向过程&#xff08;Forward Process&#xff09;和强化学习&#xff08;Reinforcement Learning&#xff09;。这实际上揭示了一种将扩散模型…...

Tessent DFT实战:手把手教你搞定低功耗设计的扫描链插入与电源域管理

Tessent DFT实战&#xff1a;低功耗设计扫描链插入与电源域管理全流程解析 在当今芯片设计领域&#xff0c;低功耗已成为与性能、面积同等重要的关键指标。据统计&#xff0c;采用先进低功耗设计技术的芯片可降低30%-50%的功耗消耗&#xff0c;但同时给DFT&#xff08;可测试性…...

别再只用SMOD了!SAP采购订单屏幕增强:BADI与函数组MEPOBADIEX的深度解析与应用选择

SAP采购订单屏幕增强技术选型&#xff1a;BADI与SMOD的深度对比与实践指南 在SAP系统实施过程中&#xff0c;采购订单屏幕增强几乎是每个企业都会遇到的定制化需求。当标准功能无法满足业务需求时&#xff0c;开发者通常面临两种主流技术路径的选择&#xff1a;传统的SMOD用户出…...

手把手教你用Docker在Linux服务器上搭建PalWorld私服(附端口配置与日志查看)

深度指南&#xff1a;基于Docker的PalWorld私有服务器部署与优化实践 在游戏服务器部署领域&#xff0c;容器化技术正逐渐成为主流解决方案。对于近期大热的开放世界生存游戏PalWorld&#xff08;幻兽帕鲁&#xff09;&#xff0c;采用Docker部署不仅能实现环境隔离和快速部署&…...

别再用Docker Desktop跑边缘了!Docker 27原生Edge Mode启用指南:零依赖、无GUI、资源占用低于Node-RED的3种部署范式

更多请点击&#xff1a; https://intelliparadigm.com 第一章&#xff1a;Docker 27 Edge Mode的架构革命与轻量化本质 Docker 27 引入的 Edge Mode 并非简单功能叠加&#xff0c;而是对容器运行时模型的一次范式重构——它将调度、网络与生命周期管理下沉至边缘节点本地&…...

[特殊字符] 窗口管理功能对比表

&#x1f4cb; 窗口管理功能对比表 【免费下载链接】ExplorerPatcher This project aims to enhance the working environment on Windows 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ex/ExplorerPatcher 功能Windows 11原生ExplorerPatcher增强AltTab界面卡片式预…...