一种微波晶体管准物理基统计模型参数提取方法技术

本发明专利技术公开了一种微波晶体管准物理基统计模型参数提取方法，涉及电子信息‑信息技术领域。针对现有技术存在的问题，本发明专利技术提供一种微波氮化镓高电子迁移率晶体管准物理基大信号模型的器件统计模型高效参数提取的实现方法。本发明专利技术通过获取包含多个尺寸相同的不同GaN器件管芯对应的大信号模型参数数据集，并在参数数据集中，对多个物理参数及其子模型参数进行统计分析，结合因子分析的统计学理论，精确表征各参数之间的关联特性，最终实现对器件输出特性统计分布的预测。

【技术实现步骤摘要】
一种微波晶体管准物理基统计模型参数提取方法
本专利技术涉及电子信息-信息

技术介绍
微波是指工作频率在300MHz-300GHz的电磁波，在微波集成电路与系统中，氮化镓高电子迁移率晶体管(GaNHEMT)因其具有高输出功率密度、高击穿电压和高截止频率等优良特性，得到了广泛的应用。然而受半导体材料外延生长等器件制备技术成熟度的限制，材料自身的极化、缺陷以及器件的非有意掺杂都无法得到精准的控制，这将导致器件工艺的参数波动，破坏不同批次甚至同个批次所制备器件的一致性，最终影响基于该器件工艺设计的芯片电路成品率。器件工艺统计模型可实现从工艺波动到器件输出特性波动的映射关系表征，它在辅助器件工艺参数优化改进的同时能够指导芯片电路的成品率优化设计，有效降低优化迭代的次数，从而大幅度减小设计周期与成本。在器件工艺统计模型建模方法研究方面，目前主要分为基于半导体工艺模拟以及器件模拟工具(TCAD)软件的物理统计模型[1-2]和基于紧凑模型理论的经验基统计模型建模技术[3-4]。基于TCAD技术的物理统计模型可从半导体方程出发，通过波动某个或多个材料及器件参数并对器件本征区域进行解析求解计算，实现器件输出特性分布的分析。然而由于解析求解半导体方程较为耗时，仅能勉强满足单个物理参数波动的需求，很难适用于多个物理参数同时波动的情况。且模型参数提取流程较为繁琐，无法实现高效率参数提取；而基于紧凑模型理论的经验基统计模型建模技术可将器件参数的波动通过统计学方法映射到模型参数上，从而实现对器件输出特性分布的预测，且该类模型可用于电路仿真与设计。然而，该类模型大多基于经验基紧凑模型，模型方程由纯数学公式推演而来，并不具备任何物理意义，无法实现器件工艺参数及芯片电路成品率的优化设计。对于上述问题，基于紧凑模型理论的准物理基统计模型[5]是一种较为理想的解决方案。该类模型即可实现模型参数与实际器件参数的关联，可在一定程度上实现器件参数变化到器件输出特性变化的直观映射。同时求解速度较快可用于电路设计，指导芯片电路的成品率优化。然而，由于多个GaNHEMT管芯对应的模型参数数据集较为庞大，如何进行高效的模型参数统计分析以及统计参数的抽取从而有效减少器件工艺统计模型的开发时间，是目前器件工艺参数统计模型亟需解决的问题。现有的文献，[1]F.Bonani,S.D.Guerrieri,F.Filicori,G.GhioneandM.Pirola,"Physics-basedlarge-signalsensitivityanalysisofmicrowavecircuitsusingtechnologicalparametricsensitivityfrommultidimensionalsemiconductordevicemodels,"IEEETransactionsonMicrowaveTheoryandTechniques,vol.45,no.5,pp.846-855,May1997.[2]S.D.Guerrieri,F.Bonani,F.Bertazzi,andG.Ghione,“Aunifiedapproachtothesensitivityandvariabilityphysics-basedmodelingofsemiconductordevicesoperatedindynamicconditions—PartI:large-signalsensitivity,”IEEETransactionsonElectronDevices,vol.63,no.3,pp.1195-1201,Mar.2016.[3]Z.Chen,Y.Xu,B.Zhang,T.Chen,T.Gao,andR.Xu,“AGaNHEMTsnonlinearlarge-signalstatisticalmodelanditsapplicationinS-bandpoweramplifierdesign,”IEEEMicrowaveandWirelessComponentsLetters,vol.26,no.2,pp.128-130,Feb.2016.[4]Z.Chen,Y.Xu,C.Wang,Z.Wen,Y.Wu,andR.Xu,“Alarge-signalstatisticalmodelandyieldestimationofGaNHEMTsbasedonresponsesurfacemethodology,”IEEEMicrowaveandWirelessComponentsLetters,vol.26,no.9,pp.690-692,Sep.2016.[5]Z.Wen,Y.Xu,Y.Chen,H.Tao,C.Ren,H.Lu,Z.Wang,W.Zheng,B.Zhang,T.Chen,T.GaoandR.Xu,"AQuasi-PhysicalCompactLarge-SignalModelforAlGaN/GaNHEMTs,"IEEETransactionsonMicrowaveTheoryandTechniques,vol.65,no.12,pp.5113-5122,Dec.2017.
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的在于：针对上述存在的问题，提供一种微波氮化镓高电子迁移率晶体管(GaNHEMT)准物理基大信号模型的器件统计模型高效参数提取的实现方法。本专利技术通过获取包含多个尺寸相同的不同GaN器件管芯对应的大信号模型参数数据集，并在参数数据集中，对多个物理参数及其子模型参数进行统计分析，结合因子分析的统计学理论，精确表征各参数之间的关联特性，最终实现对器件输出特性统计分布的预测。本专利技术技术方案为一种微波晶体管准物理基统计模型参数提取方法，该方法包括：步骤1：对多个批次微波晶体管管芯进行DC-IV测试；针对用于建立统计模型的多个批次微波晶体管芯，在室温条件下进行静态直流特性测试，获取每个微波晶体管管芯在不同栅极-源极电压Vgs下，不同漏极-源极电压Vds对应的漏极-源极电流Ids；栅极-源极电压Vgs从夹断电压扫描至0V，漏极-源极电压Vds从0V扫描至该器件最大可用漏极电压即1/2的击穿电压；步骤2：模型参数数据集获取；准物理基统计模型为氮化镓高电子迁移率晶体管准物理基大信号模型，模型方程如下所示；式中Imax为每个栅极-源极电压Vgs下不同漏极-源极电压Vds对应的漏极-源极电流Ids的最大值，λ为沟道调制系数，β为场速关系阶数，Ec为临界电场强度，ls和ld为漏极与源极接入区长度，lg为器件栅极长度；ns为电子浓度，nsmax为最大电子面密度，Voff为夹断电压，α1,α2,α3,βn为拟合参数；完成模型参数提取步骤后，提取得到单个管芯对应的一套完整的模型参数值和最大电子饱和速度vmax，势垒层厚度d，以及临界电场强度Ec模型对应的拟合参数a0、a1、b0、b1和b2；对多个批次管芯中每个微波晶体管管芯重复进行模型参数提取流程，获取得到所有管本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种微波晶体管准物理基统计模型参数提取方法，该方法包括：/n步骤1：对多个批次微波晶体管管芯进行DC-IV测试；/n针对用于建立统计模型的多个批次微波晶体管芯，在室温条件下进行静态直流特性测试，获取每个微波晶体管管芯在不同栅极-源极电压V

【技术特征摘要】
1.一种微波晶体管准物理基统计模型参数提取方法，该方法包括：
步骤1：对多个批次微波晶体管管芯进行DC-IV测试；
针对用于建立统计模型的多个批次微波晶体管芯，在室温条件下进行静态直流特性测试，获取每个微波晶体管管芯在不同栅极-源极电压Vgs下，不同漏极-源极电压Vds对应的漏极-源极电流Ids；栅极-源极电压Vgs从夹断电压扫描至0V，漏极-源极电压Vds从0V扫描至该器件最大可用漏极电压即1/2的击穿电压；
步骤2：模型参数数据集获取；
准物理基统计模型为氮化镓高电子迁移率晶体管准物理基大信号模型，模型方程如下所示；






式中Imax为每个栅极-源极电压Vgs下不同漏极-源极电压Vds对应的漏极-源极电流Ids的最大值，λ为沟道调制系数，β为场速关系阶数，Ec为临界电场强度，ls和ld为漏极与源极接入区长度，lg为器件栅极长度；ns为电子浓度，nsmax为最大电子面密度，Voff为夹断电压，α1,α2,α3,βn为拟合参数；
完成模型参数提取步骤后，提取得到单个管芯对应的一套完整的模型参数值和最大电子饱和速度vmax，势垒层厚度d，以及临界电场强度Ec模型对应的拟合参数a0、a1、b0、b1和b2；对多个批次管芯中每个微波晶体管管芯重复进行模型参数提取流程，获取得到所有管芯对应的模型参数数据集；对数据集中每个模型参数求取均值μi和标准差Qi，i表示对应的第i个微波晶体管管芯；
步骤3：因子分析；
步骤3.1：模型参数标准化；
将模型参数数据集中各参数数据整理成矩阵的形式，如下式所示；数据集中包含k个模型参数则数据集矩阵列数为k，每个模型参数包含n个观测值，即有n个微波晶体管管芯样本；因此，矩阵的维度为n×k；



对原始模型参数数据集矩阵进行标准化变换，得到标准化数据集矩阵X：



其中



式中xij对应第j个模型参数的第i个样本观测值，为该模型参数的均值，sj为该模型参数的标准差；
步骤3.2：计算模型参数相关系数矩阵及其特征值；
基于前述步骤中标准化后的模型参数矩阵，采用式(6)计算相关系数矩阵R中的各元素；

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【专利技术属性】
技术研发人员：徐跃杭，毛书漫，吴韵秋，徐锐敏，延波，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51