当前位置: 首页 > news >正文

ASM-HEMT参数提取和模型验证测试

参数提取程序

直流I-V参数提取

DC模型参数提取流程对于ASM-GaN-HEMT模型可以总结在下图中。
在这里插入图片描述

以下步骤描述了该流程:

  1. 在模型中设置物理参数,如L(沟道长度)、W(沟道宽度)、NF(栅指数)、TBAR(势垒层厚度)、LSG(源栅极间距)和LDG(漏栅极间距)。这些参数通常由器件工艺技术人员提供。
  2. 首先,提取过程专注于获取线性VD条件参数。从线性漏极电流与偏置电压条件,即VD在50至100毫伏范围内的ID−V G特性曲线中,我们可以提取诸如V OFF和NFACTOR等参数。其中,V OFF代表截止电压,这是一个非常重要的参数。对V OFF的初步估算值可以从ID−V G曲线(线性尺度)中得到,即当ID开始上升时对应的V G值。随着参数提取流程的推进,这个粗略值可以逐步微调以达到最佳拟合效果。NFACTOR参数则控制着器件亚阈值区的斜率,可以通过将模型拟合到VD条件下的ID−V G特性曲线(对数尺度上)来提取这一参数。
  3. 在获取了V OFF和NFACTOR之后,应从线性VD条件下的ID−V G特性中提取载流子低场迁移率U0以及载流子垂直电场依赖参数UA和UB。通过使用U0、UA和UB这三个参数,可以准确模拟出线性VD条件下跨导GM及其导数GM′和GM″。这里需要注意的是,串联电阻也会影响线性ID−V G特性。为了这一步骤的准确性,将串联电阻参数RSC、NS0ACCS、D、MEXPACSS、D的值保持在合理范围内是很有帮助的。串联电阻参数(后续会进行微调)的初始值可以通过特殊测量方法如TLM结构获得,或者简单地接近于先前提取的器件参数值。
  4. 完成线性VD条件下的拟合后,接下来应从高VD条件中提取参数。如同前面所述,我们首先关注高VD条件下的ID−V G特性,并从中提取次截止电压或低电流区的参数。由于漏极诱导势垒降低效应,在高VD条件下,截止电压会减小,这一现象可以通过提取DIBL参数ETA0和VDSCALE来建模表示。同时,在高VD条件下亚阈值斜率也会恶化,这在ASM-GaN-HEMT模型中可以通过参数CDSCD进行模拟描述。
  5. 接下来,对高VD条件下高于Voff的ID−V G曲线进行拟合。这一拟合的关键参数包括速度饱和参数V SAT、通道长度调制参数(LAMBDA)以及非线性串联电阻参数NS0ACCS, S, MEXPACCS, D和U0ACCS, D。这些参数可以通过在 linear尺度上拟合高VD条件下的ID − V G特性来提取。V SAT最好从中间电流水平下提取,此时在高VD条件下的GM随V G增大而上升。非线性串联电阻会导致GM随着V G增加而下降,相关参数应调整以适应该区域。自热效应在高电流和高漏电压区域也会产生影响,因此器件的热阻值应根据特殊测量、TCAD模拟或先前的经验设定为一个合理的数值。通过本步骤中指示的参数,可以实现不同VD条件下跨导的精确建模。完成这一步骤后,建议回到线性ID-V G特性,并进行更为精细的调整以进一步提升拟合效果。
  6. 接下来,应关注输出特性ID−V D。由于在不同VD条件下ID-V G已经完成拟合,因此ID-V D应该已经被准确地模拟出来。如有需要,可以对参数进行微调以进一步提升模型的精确度。

上述步骤完成了ASM-GaN-HEMT模型在室温下的直流参数提取流程。对于模拟其他温度下的直流I-V特性,该模型中已实现了对关键模型参数的温度缩放方程。通过使用这些温度参数,可以在多种温度下模拟直流I-V特性。

射频参数提取

在这里插入图片描述
ASM GaN模型的本征器件及其寄生效应,用于全射频模型

在完成直流参数提取后,可以使用该模型模拟S参数。为此,需要考虑寄生组件,并围绕模型构建一个子电路以表示所有寄生电容和电感。与实际布局及测量参考平面位置相关的寄生元件需与ASM GaN模型的固有部分相结合。

完整的模型可以形象地表示为如图所示的三层结构:第一层是本征的ASM GaN模型;第二层是由Zex(其中x=g、d或s)表示的电极引线的电感、电阻和电容模型;第三层则是源极通孔、栅极和漏极集总区的寄生元件。第三层的寄生效应可以通过集中参数网络进行建模,或者直接利用电磁仿真得到的S2P文件对该区域进行建模。第二层的寄生元件可以通过文献中标准的提取流程获取。

通过使用正确的寄生网络,可以从测量数据和Y参数的虚部中观察到栅源、栅漏以及漏源电容。参数CGSO、ADOSI、BDOSI和V DSATCV可用于调整在不同Vds下的Cgs随Vgs变化的行为。CGSO应调整以设定Vgs偏压低于截止电压时Cgs的值。而ADOSI和BDOSI则可以调节Cgs随Vgs增加的速度。

接下来,对于Cgd随Vds变化的特性,可以通过调整CGDL参数来控制随着Vds增加时Cgd的减小。在拟合Cds参数时,可以使用CDSO、CJ0、AJ和DJ这几个参数。在高频下观察到的栅极电阻效应可以通过栅极电阻参数RSHG和XGW进行模拟。

小信号下的跨导gm和gds在不同偏置条件下的直接表现源于已经建模好的I-V行为,在低频条件下得出的结果会与测量数据较为接近。在更高频率下,由于自热导致的gm和gds的频率依赖性可以通过CTH0参数进行调节。

完成在多个直流偏置点处的S参数模型构建后,可以实现大信号射频模型对输入功率扫描曲线以及负载/源端拉动测量的模拟。对于大信号性能建模的重要区域之一是I-V曲线中的拐点区域(knee region)。这一区域主要由接入区电阻参数以及平滑参数DELTA、MEXPACCS和MEXPACCD所控制。

制造过程中的变异性提取

本节描述了一种方法,利用ASM-HEMT模型在蒙特卡洛(Monte-Carlo, MC)模拟中对电子器件性能参数的变异性进行建模。制造工艺导致了器件几何参数的变异性,这些参数包括但不限于栅极长度L、栅极宽度W、势垒层厚度Tbar、源极-栅极接入区长度Lsg以及漏极-栅极接入区长度Ldg。因此,通过标准偏差σG来衡量的器件几何参数的变异性包含了上述所有参数的变化情况:
σ G = ( σ L , σ T b a r , σ L s g , σ W , σ L d g ) . \sigma_{G}=(\sigma_{L},\sigma_{Tbar},\sigma_{Lsg},\sigma_{W},\sigma_{Ldg}). σG=(σL,σTbar,σLsg,σW,σLdg).
σG通常在晶圆厂制造过程中被监控。这些参数的变化可以通过晶圆厂公差信息直接设置到模型中。

在设置σG之后,可以对名义器件ASM-HEMT模型进行蒙特卡洛模拟,以观察和比较像跨导Gm这样的电学性能参数的变化与实际测量结果。
在这里插入图片描述
系统性提取模型参数的过程

通常情况下,仅依靠几何尺寸的变异性不足以完全表征电学性能参数的变异性。如图展示了一个系统性的流程,用于提取电学模型参数的变异性。如图所示,第一步是从电流到跨导比β(定义为β=Ich/Gm,ch)中提取V OFF(阈值电压)的变异性。β应当从中间栅极电压下的线性区转移特性曲线获得,在此区域内,总电流不受接入区电阻限制。接下来,通过模拟Ich的变化来提取载流子迁移率的变异性,然后通过包含串联电阻参数RS和RD的变化来模拟接入区电阻的变化。

用于电阻建模的接入区电阻模型

在ASM-HEMT中应用非线性接入区电阻模型可以模拟晶圆厂工艺中的二维电子气(2-DEG)电阻器。为了设置适应这种应用场景的模型,需要将模型中所有的场板功能关闭,即将FPMOD开关设为0。栅极长度应设定为最小值20e-9(即20纳米),并将阈值电压V OFF设为-10伏特。为了模拟两端电阻,需要将栅极和源极端子短接。电阻的总长度由LSG和LDG模型参数之和来设定。接入区的迁移率和饱和速度参数可用于模拟电阻的非线性行为。

相关文章:

ASM-HEMT参数提取和模型验证测试

参数提取程序 直流I-V参数提取 DC模型参数提取流程对于ASM-GaN-HEMT模型可以总结在下图中。 以下步骤描述了该流程: 在模型中设置物理参数,如L(沟道长度)、W(沟道宽度)、NF(栅指数&#xf…...

浅压缩、深压缩、双引擎、计算机屏幕编码……何去何从?

专业视听领域尤其显示控制和坐席控制领域,最近几年最激动人心的技术,莫过于分布式了。 分布式从推出之日就备受关注:担心稳定性的,质疑同步性能的,怀疑画面质量的…… 诚然,我们在此前见多了带着马赛克的…...

2020年通信工程师初级专业实务真题

文章目录 一、第1章 现代通信网概述:信令网、同步网、管理网。第10章 通信业务:通信产业链,通信终端的分类,通信业务的定义及分类二、第3章 接入网:无线接入网的优点,接入网的接口(UNI&#xff…...

Linux常见面试题汇总

Linux上如何查询某个端口是否被占用&#xff1f; 在Linux上&#xff0c;你可以使用以下几种方法来查询某个端口是否被占用&#xff1a; 使用netstat命令&#xff1a; netstat -tuln | grep <端口号>这个命令会列出当前正在运行的所有TCP和UDP端口&#xff0c;并过滤出指…...

C语言小游戏:贪吃蛇(游戏开发的环境和功能介绍)

❀❀❀ 文章由不准备秃的大伟原创 ❀❀❀ ♪♪♪ 若有转载&#xff0c;请联系博主哦~ ♪♪♪ ❤❤❤ 致力学好编程的宝藏博主&#xff0c;代码兴国&#xff01;❤❤❤ 生命不停&#xff0c;学习不止。铁汁们&#xff0c;我是大伟&#xff0c;欢迎来到大伟的游戏时间&#xff0c…...

ElementUI Form:InputNumber 计数器

ElementUI安装与使用指南 InputNumber 计数器 点击下载learnelementuispringboot项目源码 效果图 el-radio.vue &#xff08;InputNumber 计数器&#xff09;页面效果图 项目里el-input-number.vue代码 <script> export default {name: el_input_number,data() {re…...

apk反编译修改教程系列---修改apk的默认颜色 布局颜色 手机电脑同步演示【十】

往期教程&#xff1a; apk反编译修改教程系列-----修改apk应用名称 任意修改名称 签名【一】 apk反编译修改教程系列-----任意修改apk版本号 版本名 防止自动更新【二】 apk反编译修改教程系列-----修改apk中的图片 任意更换apk桌面图片【三】 apk反编译修改教程系列---简单…...

响应式开发如何设置断点,小屏幕界面该如何显示(有动图)

Hi&#xff0c;我是贝格前端工场&#xff0c;本期分享响应式开发&#xff0c;如何设置屏幕断点&#xff0c;pc页面布局到了移动端之后该如何布局的问题&#xff0c;微软也提供了设置屏幕断点的动图演示&#xff0c;非常直观。 一、什么是响应式开发&#xff0c;为何要设置屏幕断…...

Java基础 集合(二)List详解

目录 简介 数组与集合的区别如下&#xff1a; 介绍 AbstractList 和 AbstractSequentialList Vector 替代方案 Stack ArrayList LinkedList 前言-与正文无关 生活远不止眼前的苦劳与奔波&#xff0c;它还充满了无数值得我们去体验和珍惜的美好事物。在这个快节奏的世界…...

UE4运用C++和框架开发坦克大战教程笔记(十七)(第51~54集)

UE4运用C和框架开发坦克大战教程笔记&#xff08;十七&#xff09;&#xff08;第51~54集&#xff09; 51. UI 框架介绍UE4 使用 UI 所面临的问题以及解决思路关于即将编写的 UI 框架的思维导图 52. 管理类与面板类53. 预加载与直接加载54. UI 首次进入界面 51. UI 框架介绍 U…...

GaussDB新体验,新零售选品升级注入新思路【华为云GaussDB:与数据库同行的日子】

选品思维&#xff1a;低频VS高频 一个的商超&#xff0c;假设有50个左右的品类&#xff0c;每个品类下有2到10个不等的商品。然而如此庞大的商品&#xff0c;并非所有都是高频消费品。 结合自身日常的消费习惯&#xff0c;对于高频和低频的区分并不难。一般大型家电、高端礼盒…...

C语言问题汇总

指针 #include <stdio.h>int main(void){int a[4] {1,2,3,4};int *p &a1;int *p1 a1;printf("%#x,%#x",p[-1],*p1);} 以上代码中存在错误。 int *p &a1; 错误1&#xff1a;取a数组的地址&#xff0c;然后1&#xff0c;即指针跳过int [4]大小的字节…...

QT 的 blockSignals(true) 的作用范围

在 Qt 中&#xff0c;blockSignals 是一个用于控件的方法&#xff0c;它用于阻止控件发出的信号。如果你在一个 MainWindow 对象上调用 blockSignals(true)&#xff0c;它会阻止该 MainWindow 对象发出的所有信号。 这意味着&#xff0c;如果 MainWindow 上有任何子控件&#…...

【C++私房菜】类和对象万字详解

目录 一、类与对象 1、类是什么 二、类和对象的基础知识 2.1 定义类&#xff1a;成员变量和成员函数 2.2 创建对象&#xff1a;实例化一个类的对象。 2.3对象的生命周期&#xff1a;构造函数和析构函数。 a. 构造函数 b. 析构函数 c.小结&#xff1a; 三、成员变量和…...

PDF下载添加水印和访问密码

下载接口 ApiOperation(value "下载文件-pdf", notes "下载文件pdf版", httpMethod "GET", response WebResult.class)RequestMapping(value "/downloadPdf", method RequestMethod.GET)public void downloadFilePdf(RequestPar…...

基于SSM+MySQL的的新闻发布系统设计与实现

目录 项目简介 项目技术栈 项目运行环境 项目截图 代码截取 源码获取 项目简介 新闻发布系统是一款基于Servletjspjdbc的网站应用程序&#xff0c;旨在提供一个全面且高效的新闻发布平台。该系统主要包括后台管理和前台新闻展示两个平台&#xff0c;涵盖了新闻稿件的撰写…...

记录首次使用yolov8-obb

1.数据格式 之前使用的数据格式是yolov5_obb的数据格式&#xff0c;然后需要转数据格式&#xff1a; 目前的数据只支持四个坐标点标注的数据&#xff0c;参考&#xff1a;If a corner of the rotate rectangle is out of the image range, How to annotate the image? Issu…...

深度学习环境配置:Anaconda 安装和 pip 源

conda是一种通用包管理系统&#xff0c;与pip的使用类似&#xff0c;环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。 Anaconda则是一个打包的集合&#xff0c;里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等&#xff0c;就是把很多常用…...

100 个 NLP 面试问题

100 个 NLP 面试问题 一、 说明 对于技术磨练中&#xff0c;其中一项很酷的技能培训是提问。不知道答案并没有多大的错;错就错在不谷歌这些疑问。本篇就是在面试之前&#xff0c;您将此文档复制给自己&#xff0c;做一个系统的模拟实战。 二、经典NLP问题&#xff08;共8题&a…...

C# OMRON PLC FINS TCP协议简单测试

FINS(factory interface network service)通信协议是欧姆龙公司开发的用于工业自动化控制网络的指令&#xff0f;响应系统。运用 FINS指令可实现各种网络间的无缝通信&#xff0c;包括用于信息网络的 Etherne(以太网)&#xff0c;用于控制网络的Controller Link和SYSMAC LINK。…...

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…...

深入浅出Asp.Net Core MVC应用开发系列-AspNetCore中的日志记录

ASP.NET Core 是一个跨平台的开源框架&#xff0c;用于在 Windows、macOS 或 Linux 上生成基于云的新式 Web 应用。 ASP.NET Core 中的日志记录 .NET 通过 ILogger API 支持高性能结构化日志记录&#xff0c;以帮助监视应用程序行为和诊断问题。 可以通过配置不同的记录提供程…...

【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现(服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器)

服务端执行命令请求的过程 【专栏简介】【技术大纲】【专栏目标】【目标人群】1. Redis爱好者与社区成员2. 后端开发和系统架构师3. 计算机专业的本科生及研究生 初始化服务器1. 初始化服务器状态结构初始化RedisServer变量 2. 加载相关系统配置和用户配置参数定制化配置参数案…...

全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)

数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集&#xff0c;包含8种湿地亚类&#xff0c;该数据以0.5X0.5的瓦片存储&#xff0c;我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份&#xff0c;方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...

React---day11

14.4 react-redux第三方库 提供connect、thunk之类的函数 以获取一个banner数据为例子 store&#xff1a; 我们在使用异步的时候理应是要使用中间件的&#xff0c;但是configureStore 已经自动集成了 redux-thunk&#xff0c;注意action里面要返回函数 import { configureS…...

Linux离线(zip方式)安装docker

目录 基础信息操作系统信息docker信息 安装实例安装步骤示例 遇到的问题问题1&#xff1a;修改默认工作路径启动失败问题2 找不到对应组 基础信息 操作系统信息 OS版本&#xff1a;CentOS 7 64位 内核版本&#xff1a;3.10.0 相关命令&#xff1a; uname -rcat /etc/os-rele…...

华为OD机试-最短木板长度-二分法(A卷,100分)

此题是一个最大化最小值的典型例题&#xff0c; 因为搜索范围是有界的&#xff0c;上界最大木板长度补充的全部木料长度&#xff0c;下界最小木板长度&#xff1b; 即left0,right10^6; 我们可以设置一个候选值x(mid)&#xff0c;将木板的长度全部都补充到x&#xff0c;如果成功…...

自然语言处理——文本分类

文本分类 传统机器学习方法文本表示向量空间模型 特征选择文档频率互信息信息增益&#xff08;IG&#xff09; 分类器设计贝叶斯理论&#xff1a;线性判别函数 文本分类性能评估P-R曲线ROC曲线 将文本文档或句子分类为预定义的类或类别&#xff0c; 有单标签多类别文本分类和多…...

实战设计模式之模板方法模式

概述 模板方法模式定义了一个操作中的算法骨架&#xff0c;并将某些步骤延迟到子类中实现。模板方法使得子类可以在不改变算法结构的前提下&#xff0c;重新定义算法中的某些步骤。简单来说&#xff0c;就是在一个方法中定义了要执行的步骤顺序或算法框架&#xff0c;但允许子类…...

Linux安全加固:从攻防视角构建系统免疫

Linux安全加固:从攻防视角构建系统免疫 构建坚不可摧的数字堡垒 引言:攻防对抗的新纪元 在日益复杂的网络威胁环境中,Linux系统安全已从被动防御转向主动免疫。2023年全球网络安全报告显示,高级持续性威胁(APT)攻击同比增长65%,平均入侵停留时间缩短至48小时。本章将从…...