Содержание к диссертации
Введение
1 Проблемы автоматизации измерений и контроля, моделирования и построения библиотек элементов СВЧ МИС 12
1.1 Основные принципы проектирования и производства СВЧ МИС 12
1.1.1 Состояние отечественных технологий, схема процесса проектирования и производства СВЧ МИС 12
1.1.2 Принципы организации производства, контроля качества технологии и функции используемых программных средств 16
1.1.3 Процесс автоматизации проектирования СВЧ МИС 20
1.1.4 Бизнес-процессы организации разработки СВЧ МИС
1.2 Автоматизация измерений СВЧ МИС, хранения и обработки результатов 24
1.3 Тестовые структуры для измерения характеристик СВЧ МИС
1.3.1 Обзор структур для измерения электрофизических параметров 28
1.3.2 Тестовые и калибровочные структуры для измерения СВЧ параметров МИС и их компонентов 29
1.4 Математические модели компонентов СВЧ МИС 32
1.4.1 Физико-технологическое и электромагнитное моделирование элементов СВЧ МИС 32
1.4.2 Модели компонентов СВЧ МИС в виде эквивалентных схем 36
1.4.3 Параметрические (масштабируемые) модели пассивных компонентов СВЧ МИС 38
1.4.4 Поведенческие модели компонентов СВЧ МИС 40
1.5 Библиотеки элементов СВЧ МИС и их структура 45
1.5.1 Общие сведения о библиотеках элементов 45
1.5.2 Типовой состав библиотеки элементов 47
1.5.3 Стандартизация библиотек элементов 49
1.5.4 Состояние разработки библиотек элементов за рубежом и в России 51
1.5.5 Выводы 52
1.6 Основные задачи исследования 53
2 Построение параметрических моделей пассивных и активных элементов СВЧ МИС 55
2.1 Методика построения параметрических моделей пассивных элементов СВЧ МИС на основе совместного использования ЭМ моделирования и СВЧ измерений 55
2.2 Построение параметрической модели тонкопленочного WSi резистора з
2.2.1 Определение поверхностного и контактного сопротивлений тонкопленочного резистора 58
2.2.2 ЭМ моделирование тонкоплёночного резистора 59
2.2.3 Построение параметрической модели тонкопленочного резистора 62
2.3 Построение параметрической модели МДМ конденсатора 65
2.3.1 Определение относительной диэлектрической проницаемости диэлектрика МДМ конденсатора 66
2.3.2 ЭМ моделирование МДМ конденсатора 68
2.3.3 Построение параметрической модели МДМ конденсатора 70
2.4 Построение параметрической модели квадратной спиральной катушки
индуктивности 74
2.4.1 Выбор эквивалентной схемы катушки индуктивности 74
2.4.2 Методика экстракции ЭС катушки индуктивности 77
2.4.3 Определение сопротивлений спирали и контактной линии катушки индуктивности 81
2.4.4 ЭМ моделирование катушки индуктивности 85
2.4.5 Построение параметрической модели монолитной спиральной катушки индуктивности 88
2.5 Сравнение поведенческих моделей элементов СВЧ МИС 91
2.5.1 Описание тестовой задачи 92
2.5.2 Результаты и выводы 93
2.6 Построение поведенческих моделей элементов СВЧ МИС методом обратного средневзвешенного расстояния 97
2.6.1 Построение поведенческих моделей активных и пассивных элементов СВЧ МИС 97
2.6.2 Построение поведенческой шумовой модели СВЧ транзистора 99
3 Разработка алгоритмов и программного обеспечения для автоматизации измерений СВЧ МИС и их элементов, хранения и статистического анализа данных, построения поведенческих моделей 107
3.1 Разработка алгоритмов и программного обеспечения для автоматизации измерений СВЧ МИС и их элементов 107
3.1.1 Разработка программы для написания, отладки и тестирования алгоритмов управления измерительными приборами 108
3.2 Разработка базы данных для хранения результатов измерений СВЧ МИС и элементов 111
3.2.1 Постановка требований 111
3.2.2 Разработка структуры базы данных 112
3.2.3 Программа для управления базой данных 113
3.3 Разработка программы статического анализа результатов измерений.. 115
3.3.1 Анализ задачи 115
3.3.2 Общее описание программы статистического анализа
3.4 Программное обеспечение для построения поведенческих моделей компонентов СВЧ МИС 120
3.5 Тестовые структуры для измерения параметров материалов и характеристик элементов СВЧ МИС
3.5.1 Тестовые структуры для GaAs рНЕМТ технологии 122
3.5.2 Тестовые структуры для GaN НЕМТ технологий 124
4 Разработка библиотек элементов СВЧ МИС на базе отечественных технологий и их использование при автоматизированном проектировании 127
4.1 Общее описание методики разработки библиотек элементов 127
4.2 Реализация методики разработки библиотек элементов СВЧ МИС
4.2.1 Объекты библиотеки элементов 131
4.2.2 Структура библиотеки элементов и её интеграция в САПР 141
4.2.3 Разработка структуры библиотек моделей элементов для САПР Indesys 146
4.3 Разработка библиотек элементов для отечественных GaAs и GaN технологий 149
4.3.1 Библиотека элементов 0,13 мкм тНЕМТ технологии 149
4.3.2 Библиотека элементов для 0,15 мкм GaN НЕМТ технологии 157
4.3.3 Библиотеки элементов 0,15 мкм GaAs рНЕМТ технологии 160
4.3.4 Библиотека элементов для 0,35 мкм GaAs рНЕМТ технологии 162
4.4 Копланарные усилители, разработанные с использованием библиотеки элементов 162
Заключение 168
Список литературы
- Принципы организации производства, контроля качества технологии и функции используемых программных средств
- Математические модели компонентов СВЧ МИС
- Определение относительной диэлектрической проницаемости диэлектрика МДМ конденсатора
- Программное обеспечение для построения поведенческих моделей компонентов СВЧ МИС
Принципы организации производства, контроля качества технологии и функции используемых программных средств
На первой стадии выполняется создание библиотек элементов. Первым этапом процесса является проектирование тестовых структур, необходимых для характеризации элементов СВЧ МИС и определения электрофизических параметров технологических материалов. На данном этапе систематизируется информация о технологии изготовления, составе элементов СВЧ МИС и их топологии. На данном этапе создаётся предварительная версия библиотеки элементов, содержащая иерархический список элементов и их топологии. Проектирование тестовых структур может выполняться в САПР СВЧ устройств с помощью этой версии библиотеки. На втором этапе выполняются технологические операции, результаты межоперационного и послеоперационного контроля могут быть автоматизированы и записаны в специализированную базу данных с помощью соответствующего программного обеспечения. На третьем этапе выполняются зондовые измерения и характеризация элементов СВЧ МИС. При выполнении данного этапа целесообразно использовать средства автоматизации измерений, а также последующей систематизации результатов измерений и сохранения их в специализированную базу данных. Также на этом этапе привлекают средства статистического анализа, позволяющие оценить стабильность технологического процесса и случайный разброс характеристик изготовленных элементов. На четвертом этапе результаты измерений тестовых элементов используются для построения моделей элементов СВЧ МИС. Использование ПО для автоматизированного построения моделей на данном этапе позволяет ускорить процесс построения моделей, оперативно оценить точность модели и подготовить их к использованию в САПР. На пятом этапе завершается разработка библиотеки элементов: построенные модели интегрируются в библиотеку, реализуется проверка правильности топологии и других вспомогательных инструментов, готовится документация пользователя библиотеки. После этого проводится интеграция библиотеки в САПР, тестирование её на предмет выявления ошибок (в том числе программных ошибок) и выпуск готовой библиотеки.
На второй стадии (рис. 1.1) проводится проектирование СВЧ МИС. На шестом этапе с помощью специализированных САПР, вспомогательных инструментов проектирования и разработанной библиотеки элементов выполняется системное, схемотехническое и топологическое проектирование СВЧ МИС. Окончательная топология СВЧ МИС проверяется на выполнение конструкторских норм и передаётся на изготовление. После этого выполняются технологические операции изготовления разработанной СВЧ МИС (этап 6) и измерение её характеристик (этап 7).
Приведенная схема эффективна в том случае, если средства контроля и автоматизации позволяют повысить скорость выполнения отдельных этапов, снизить риск возникновения ошибок и своевременно выявлять возникающие проблемы в технологическом процессе. Однако на практике не всегда у предприятий имеется достаточно ресур 16 сов и возможностей для выполнения представленной схемы в полном объеме. Проведение исследований в данной актуальной области и вынесение их результатов на обсуждение, в том числе и с представителями предприятий-изготовителей, должно повысить интерес к данным проблемам и привести к поиску возможностей для повышения эффективности проектирования и изготовления СВЧ МИС на базе отечественных технологий.
Принципы организации производства, контроля качества технологии и функции используемых программных средств
Для целей диссертации требуется обосновать необходимость и определить функций программной системы, используемой для организации хранения результатов зондо-вых измерений СВЧ МИС и их статистического анализа. В связи с этим рассмотрим принципы современного производства полупроводниковых интегральных схем (ИС) и основные функции применяемых при этом программных средств, в том числе средств для хранения и обработки результатов измерений СВЧ МИС. Данный материал основывается, в частности, на опыте ведущего европейского производителя СВЧ МИС — фирмы ОММІС (Франция) [4].
Организация полупроводникового производства с высоким выходом годных изделий требует проведения целого ряда мероприятий:
На входе технологического процесса имеется чистая подложка, пригодная для обработки. Весь технологический процесс состоит из большого количества последовательных операций, на которые влияет значительное число параметров. Поэтому для контроля технологического процесса требуется проведение большого количества измерений тестовых модулей — специальных структур, размещаемых на полупроводниковой подложке и служащих для определения характеристик материалов, гетероструктур и элементов СВЧ МИС.
На выходе технологического процесса имеются готовые устройства. В ходе технологического процесса могут возникнуть сбои или отклонения от заданных требований. В связи с этим требуется комплекс мероприятий, включающих статистический анализ и межоперационный контроль, а ошибки в технологическом процессе должны быть выявлены и устранены как можно быстрее.
САУ должна обеспечивать ряд возможностей по управлению технологическим процессом. В системе должна присутствовать информация об исходных материалах. Информация о технологическом процессе и измеренных параметрах этого процесса и материалов должна добавляться по мере проведения технологических операций. Выходные данные также должны сохраняться по окончании процесса.
Как правило, для хранения всей информации о ходе процесса используется база данных, содержащая информацию о подложках и изготовляемых устройствах, данные о проводимых технологических операциях, а также результаты измерений электрофизических и электрических параметров подложек и элементов, устройств. Центральная база данных является ядром САУ и хранит информацию обо всех параметрах проводимых операций и мероприятий. Место базы данных при организации производства полупроводниковых ИС, а также хранящиеся в ней данные показаны нарис. 1.2.
Использование базы данных в организации производства полупроводниковых ИС Задача контроля качества играет важную роль в промышленности. С точки зрения производства важной является задача получения указанных параметров изделия с заданными допусками изо дня в день — стабильность процесса. Обычно для изделия выбирают какой-либо измеряемый параметр или группу параметров и контролируют его значения. Для обработки экспериментальных данных и оценки качества продукта используют методы математической статистики, на основе этих методов разработаны программные продукты (см. приложение Ж). В области контроля качества наиболее рас 18 пространены две методологии: планирование эксперимента и статистический контроль процесса.
Планирование эксперимента [5] в узком смысле контроля технологического процесса обозначает методологию, позволяющую выявить наиболее критичные параметры процесса, используя для этого минимальное количество экспериментов. Используется планирование эксперимента при разработке нового технологического процесса, либо с целью повышения надёжности или устранения имеющихся проблем существующего процесса.
Статистический контроль технологического процесса [5] — это набор методик, основанных на математической статистике и предназначенных для контроля производственного процесса с целью повышения качества продукции и раннего выявления ошибок. Ошибки могут быть вызваны постепенным уходом параметров технологического процесса, некачественными исходными материалами, изменением параметров оборудования, ошибками оператора и т.д.
Основным понятием в статистическом контроле технологического процесса является контролируемый параметр — это измеряемая величина, определяющая качество выпускаемого изделия. В случае МИС это могут быть СВЧ характеристики схемы (коэффициент усиления, коэффициент шума и т.п.). Однако чаще в качестве контролируемых параметров используют электрофизические параметры материалов (удельные сопротивления, удельные ёмкости) и приборные характеристики (ток насыщения транзистора и т.д.), которые проще измерить. Статистической контроль процессов основывается на предположении о том, что контролируемые параметры являются случайными величинами, распределенными по нормальному закону. Рассмотрим основные средства статистического анализа, используемые при производстве СВЧ МИС.
Математические модели компонентов СВЧ МИС
Для ЭМ моделирования МДМ конденсатора требуется следующая информация: геометрические размеры обкладок; толщина, диэлектрическая проницаемость и тангенс диэлектрических потерь диэлектрика (Ta20s) и GaAs подложки; толщина и удельное сопротивление металлических слоев верхней и нижней обкладок. Параметры подложки предполагаем известными, они контролируются в процессе изготовления: 8,.=12,9; tgS = 0,001, h = 100 мкм. Параметры диэлектрика (Ta2Os) определены в п. 2.3.1. Параметры металлизации затруднительно определить из анализа физических уравнений на тестовых структурах конденсаторов, поэтому необходимо использовать дополнительные данные; в данном случае использованы результаты определения указанных параметров из раздела п. 2.4.3.
ЭМ моделирование выполнялось в пакете Sonnet Lite, аналогично п. 2.2.2 и с теми же граничными условиями. Структура для ЭМ моделирования конденсатора представлена на рис. 2.12. Цифрами на рисунке отмечены номера портов, используемых при пересчете результатов моделирования в параметры четырехполюсника. Среднее время моделирования структуры в одном конструктивном состоянии составило 2 мин. 52 с.
На четвертом шаге с использованием программы ЭМ моделирования при найденных электрофизических параметрах материалов был выполнен расчёт 5-параметров МДМ конденсаторов на сетке конструктивных состояний при варьировании w = 30; 50; 70; 100 мкм и / = 30; 50; 70; 100 мкм. Эти конденсаторы являются «виртуальными» тестовыми элементами, их общее количество равно 16. Сетка «виртуальных» и реальных тестовых элементов показана на рис. 2.11.
Сравнение 5-параметров конденсатора С40х40, полученных в результате измерения и ЭМ моделирования Сравнение результатов ЭМ моделирования и результатов измерения показало достаточно хорошее совпадение, что говорит о корректном определении электрофизических параметров и верном выборе модели конденсатора.
Получение элементов ЭС МДМ конденсатора на сетке «виртуальных» элементов позволяет приступить к построению параметрической модели. Методика построения параметрической ЭС-модели описана в [47] (п. 1.4.3). В данном случае значения элементов ЭС конденсатора С, R, L, Ch С2 (рис. 2.106) являются функцией двух его конструктивных параметров w и /. Значения элементов ЭС аппроксимировались полиномами в математическом пакете MatLab аналогично [47]. Полученные полиномы C(w,l), R(w,l), L(w,l), Ci(w,l), C2(w,l) имеют следующий вид:
Поверхности значений элементов ЭС МДМ конденсатора в пространстве (w,/) В табл. 2.6 приведено сравнение значений элементов ЭС, полученных при экстракции из измеренных S-параметров 4-х «узловых» тестовых конденсаторов и рассчитанных по выражениям (2.8) для тех же значений w и /. Приведенные данные свидетельствуют о достаточно точной аппроксимации элементов ЭС. Таблица 2.6 — Значения элементов ЭС, рассчитанные по измеренным 5-параметрам и по параметрическим моделям
Для моделей МДМ-конденсатора обращают на себя внимание большие значения максимальных ошибок по модулю и фазе 5-параметров, а для некоторых размеров конденсаторов — также и большие значения СКО (см. табл. 2.7). Это объясняется тем, что на определенных частотах в диапазоне 0,1-40 ГГц величина параметра \Sn\ или \S2i\ конден 73 сатора близка к нулю. В этом случае относительные погрешности не могут правильно характеризовать точность модели. Для более адекватной оценки был проведён расчёт ошибок для параметрической модели отдельно по парам параметров (Si 1,) и (#12,). Для пары параметров (#12,) рассчитана относительная СКО, поскольку значение этих параметров значительно отличается от нуля. Для пары параметров (Si 1,) были рассчитаны два вида ошибок в зависимости от близости к нулю модуля коэффициента отражения по входу \Su\ (величина \S?i\ близка к \Su\). Для частотной области, в которой 5ц 0,1, рассчитана относительная СКО по паре параметров Sn,S22 - см. формулу (2.5); для частотной области, в которой 5ц 0,1, рассчитаны максимальные абсолютные ошибки по модулю и фазе отдельно для каждого параметра рассеяния. В табл. 2.8 приводятся результаты такого расчёта. Также указано значения частоты, обозначенной как Уод, на которой достигается значение 5 ц=0,1. Данные в табл. 2.8 показывают, что СКО для пары (Su, S22) в области 5 ц 0,1 и для пары (Sn&i), а также абсолютные ошибки модулей параметров рассеяния А5ц, АІ гІ в области 5ц 0,1 малы. Однако в области, где 5ц 0,1, абсолютные ошибки по фазе для параметров Su и S22 довольно велики.
Одной из причин больших значений ошибки по фазе является то, что для коэффициентов отражения и передачи, близких по модулю к нулю, увеличивается погрешность измерения с помощью векторного анализатора цепей (ВАЦ) фазового угла этих параметров (это связано с недостаточным динамическим диапазоном ВАЦ, когда уровни падающего и отраженного сигнала отличаются на 30 дБ и более, что имеет место в рассматриваемом случае). Заметим, что отмеченные большие значения абсолютных ошибок по фазе не говорят о плохой точности моделей МДМ конденсаторов в интересующем диапазоне частот — так как модули измеряемых коэффициентов отражения близки к нулю, фазовый угол мало влияет на комплексное значение измеряемого параметра (это значение все равно остается в центре диаграммы Вольперта-Смита).
Для наглядной демонстрации точности моделей на рис. 2.15 представлены частотные зависимости S-параметров для МДМ конденсатора СбОхбО, имеющего длину и ширину верхней обкладки по 60 мкм. Приведенные графики иллюстрируют сказанное выше — на частотах выше 6,2 ГГц значение коэффициента отражения становится менее 0,1, и можно отметить большой разброс результатов измерения фазы в данной частотной области. Если учитывать указанное выше обстоятельство, то результаты моделирования хорошо совпадают с экспериментом.
Сравнение S-параметров конденсатора СбОхбО, полученных в результате измерения и рассчитанных по масштабируемой модели Из данных в табл. 2.6 и 2.7 можно сделать вывод, что в диапазоне до 40 ГГц построенная параметрическая модель МДМ конденсатора обеспечивает точность, достаточную для использования в САПР.
В данном подразделе рассматривается построение параметрической модели квадратной спиральной катушки индуктивности с использованием ЭМ моделирования в соответствии с общей методикой, описанной в п. 2.1. Для реализации методики определяются необходимые для ЭМ моделирования электрофизические параметры материалов и конструкции катушки. Решение этой задачи производится на основе экстракции простой модели катушки в виде эквивалентной схемы из измеренных параметров рассеяния.
Объектом математического моделирования являются тонкопленочные квадратные спиральные катушки индуктивности, используемые в GaAs МИС, топология такой катушки индуктивности приведена нарис. 2.16а, а трехмерное представление в программе ЭМ моделирования — на рис. 2.166. Катушка индуктивности представляет собой квадратную спираль, изготовленную в толстой пленке (гальванике) золота. Для соединения к внутреннему витку спирали в тонкой пленке золота изготавливается контактная линия. Электрическая изоляция между витками и контактной линией для внутреннего витка спирали обеспечивается с помощью воздушных мостиков.
Для определения электрофизических параметров материалов в предлагаемой методике используется экстракция модели пассивного компонента в виде эквивалентной схемы. Существуют большое количество разнообразных эквивалентных схем монолитных спиральных катушек индуктивности, в частности, Т-образные, П-образные и двойные П-образные (см. приложение Б и [104,105]). Разные виды моделей различаются способом соединения элементов ЭС, а также количеством используемых элементов. С увеличением числа элементов повышается точность модели за счёт учета большего количества физических эффектов в катушке. Сложность модели также зависит от материала подложки, на которой изготовлена катушка индуктивности, а также её топологии.
Определение относительной диэлектрической проницаемости диэлектрика МДМ конденсатора
Видно, что модель в виде ИНС показала хорошую точность и высокое быстродействие. Недостатком является большое время, требуемое для ее построения (обучения сети). Модель на основе РБФ уступает ИНС по точности и сильно проигрывает по быстродействию, что делает ее использование нецелесообразным. Модель ОСР обеспечивает точность, сравнимую с моделью ИНС, при этом ее быстродействие на 45-50% хуже. Од 97 нако это не очень существенно, так как модели ИНС и ОСР сами по себе являются весьма быстродействующими (время, необходимое на расчет с помощью ОСР-модели S-параметров транзистора на 40 частотах в 40 рабочих точках, составляет 210 мс). В то же время построения модели ОСР почти в 500 раз меньше. Это, помимо собственно экономии времени, позволяет провести автоматический поиск наиболее удачных настроек параметров метода для конкретного элемента МИС (для метода ИНС такой поиск является весьма трудоемким и времязатратным). Таким образом, модель ОСР обеспечивает наилучший компромисс между всеми показателями.
Можно сделать вывод, что поведенческие модели элементов СВЧ МИС, построенные с использованием метода обратных средневзвешенных расстояний, обладают точностью, сравнимой с ИНС-моделями, но требуют значительно меньших времени и трудозатрат для своего построения.
Метод обратного средневзвешенного расстояния (ОСР) рассмотрен в подразделе В.1 приложения В. Как показали результаты исследований, приведенные в п. 2.5, поведенческие модели на основе данного метода сравнимы по точности и времени расчёта с широко используемыми моделями на основе искусственных нейронных сетей, при этом время построения ОСР-модели значительно меньше. В данном подразделе представлено построение и исследование ОСР-моделей для распространенных типов активных и пассивных элементов СВЧ МИС. Приведённые примеры доказывают возможность и эффективность использования метода ОСР для построения поведенческих моделей элементов МИС.
Для практических и исследовательских целей было проведено построение поведенческих моделей пассивных и активных компонентов СВЧ МИС, изготовленных по 0,15 мкм GaAs рНЕМТ технологии с помощью двух методов - ИНС и ОСР. Построение поведенческой модели осуществляется путем аппроксимации известных параметров рассеяния транзистора для различных значений частоты и рабочей точки с помощью соответствующего метода (ИНС, РБФ или ОСР). При этом действительная и мнимая части каждого элемента матрицы рассеяния аппроксимировались отдельными функциями (всего 8 функций). В качестве входных параметров модели выступает частота, и другие величины в зависимости от вида элемента (геометрические размеры, напряжения смещения и т.п.). Для построения модели используется набор файлов, содержащих параметры рассеяния при каждом значении входных параметров модели — обучающая вы 98 борка. Для оценки точности модели используются файлы с параметрами рассеяния при других значениях входных параметров — контрольная выборка. Параметры могут быть получены как из измерений, так и путём физического моделирования.
Для построения поведенческих моделей были использованы два алгоритма многомерной интерполяции, описанные в подразделе В.1 приложения В. — ИНС и ОСР. Это позволяет провести сравнительную оценку точности моделей на основе этих методов. Методика численного эксперимента также не отличается от использованной в п. 2.5. Ниже приводится информация по построению поведенческих моделей тонкопленочного WSi резистора, МДМ конденсатора, квадратной спиральной катушки индуктивности, переключательного и усилительного транзисторов, которые изготовлены по 0,15 мкм GaAs рНЕМТ технологии.
В данном разделе приводятся результаты построения поведенческих моделей элементов СВЧ МНС. Для каждого вида элемента СВЧ МНС приводится количество файлов в обучающей и тестовой выборках и сводная таблица с оценкой точности и быстродействия. В сводной таблице приводятся данные по максимальному и среднему значению среднеквадратичной ошибки построенной модели для файлов контрольной выборки, количеству файлов обучающей выборки с точностью выше определённого значения, времени построения и расчёта характеристик модели. Эксперимент выполнялся на ЭВМ со следующими техническими характеристиками: четырехядерный процессор с тактовой частотой 3,1 ГГц, ОЗУ объемом 8 Гб, 64-разрядная операционная система.
В табл. 2.18 для каждого элемента МНС представлены обозначения и диапазоны изменения варьируемых конструктивных параметров. Таблица 2.18 — Параметры элементов и диапазоны их изменения
Подробные результаты построения поведенческих моделей активных и пассивных компонентов СВЧ МИС приведены в подразделе В.З приложения В. Полученные данные показывают, что для всех рассмотренных видов элементов СВЧ МИС точность поведенческих ОСР-моделей сравнима с точностью моделей на основе ИНС (несколько лучше или несколько хуже). Преимущество ОСР-модели, заключающееся в гораздо более высокой скорости построения модели, подтвердилось для всех исследованных видов элементов. Помимо самостоятельного значения указанного критерия, это даёт возможность за небольшой промежуток времени подобрать наиболее удачные настройки алгоритма ОСР и, таким образом, повысить точность ОСР-модели. В отличие от сказанного, для ИНС-моделей сложных элементов (усилительных транзисторов) в связи со значительным временем их построения настройка параметров сети очень трудоёмка.
Необходимо отметить, что метод ОСР при использованных настройках алгоритма не проводит сглаживание измерительных данных (устранение измерительного шума), а повторяет случайные или систематические отклонения. Поэтому при использовании метода в случае больших измерительных погрешностей рекомендуется предварительное сглаживание измеренных данных.
По скорости анализа ОСР-модели в 1,2-2,9 раза хуже. Однако, как уже отмечалось, указанный недостаток несущественен, так как быстродействие ОСР-моделей исследованных компонентов СВЧ МИС остается высоким (время расчета характеристик компонента в 40-100 точках составляет единицы миллисекунд).
В конечном итоге, проведенные исследования показали, что метод ОСР может успешно использоваться для построения поведенческих моделей элементов СВЧ МИС. При этом доказана работоспособность алгоритма не только для СВЧ транзисторов, но и для других типов элементов.
При построении МШУ, смесителей и других шумящих СВЧ устройств требуются шумовые модели СВЧ транзисторов. Они позволяют рассчитать 4 шумовых параметра прибора (минимальный коэффициент шума Fmin, модуль и фазу комплексного оптимального коэффициента отражения генератора ТорЬ шумовое сопротивление Rn), которые затем используются при моделировании устройств. В САПР для таких задач часто применяют нелинейные ЭС-модели транзисторов, дополненные шумовыми источниками, так как необходимо рассчитывать шумовые параметры транзисторов при разных напряжениях смещения. Однако использование нелинейных шумовых моделей транзисторов приводит к существенному увеличению времени моделирования.
Для устранения данного недостатка была построена поведенческая шумовая ОСР-модель 0,15 мкм GaAs рНЕМТ транзистора фирмы Win Semiconductors с шириной затвора 4x100 мкм, которая позволяет рассчитать частотные зависимости малосигнальных параметров рассеяния и шумовых параметров при любых напряжениях смещения. Данные для обучающей и контрольной выборки были получены с использованием верифицированной нелинейной шумовой модели прибора, имеющейся в библиотеке элементов изготовителя. Построенная модель интегрирована в САПР Microwave Office в виде программного кода, процесс интеграции программных моделей представлен в п. 4.2.1.2.
Программное обеспечение для построения поведенческих моделей компонентов СВЧ МИС
Подобнее описание данной библиотеки приведено в подразделе АЛ приложения А. Разработанная версия библиотеки уже может использоваться для разработки усилителей мощности и других устройств. Однако для полноты функциональности требуется дополнить её средствами проверки топологии и справочной информацией.
Рассмотрим библиотеку элементов для 0,15 мкм GaAs рНЕМТ технологии СВЧ МИС. Данная библиотека предназначена для автоматизированного проектирования СВЧ МИС усилителей, переключателей и др. Библиотека разработана для использования в среде AWR Microwave Office.
Библиотека содержит электрические и топологические модели базовых элементов. Топологические модели служат для автоматизированной подготовки топологии СВЧ МИС. Электрические модели построены в частотном диапазоне 0,1-40 ГГц. Оценка точности моделей производилась по величине суммарного среднеквадратичного относительного отклонения в заданном диапазоне частот расчетных характеристик модели от усредненных результатов измерения тестовых структур — параметров рассеяния, или параметров рассеяния и ВАХ для нелинейных моделей транзисторов. Исключение сделано для поддиапазонов, где значение измеряемой характеристики близко к нулю. В этих частотных поддиапазонах для указанной измеряемой характеристики вычислялась абсолютная ошибка по модулю и фазе.
Далее кратко приводится состав элементы, представленные в данной библиотеке и погрешности построенных моделей.
Линейные модели полевых транзисторов. Для 10 типоразмеров транзистора были выбраны несколько рабочих точек, в которых были построены малосигнальные модели в виде ЭС (всего 30 моделей). Относительная СКО параметров рассеяния каждой модели от измерений: не более 5,43%.
Нелинейные модели рНЕМТ транзисторов фиксированной конструкции. Для 4 типоразмеров транзисторов были построены нелинейные модели рНЕМТ транзисторов. Модель описывает ВАХ и параметры рассеяния в диапазоне напряжений смещений V$s = 0 -2,5 В, Vgs = -2,0-Ю,6 В. Относительная СКО описания ВАХ - не более 10,9%, относительная СКО параметров рассеяния в нескольких рабочих точках — не более 11,7%.
Модели полевых транзисторов в ключевом режиме. Для 6 конструкций переключательного транзистора с фиксированным числом затворов и изменяющейся шириной единичного затвора wg = 75-100 мкм построены модели, воспроизводящие параметры рассеяния в двух состояниях (открытое и закрытое). Относительная СКО в закрытом режиме по паре Sn/ S22 составляет не более 5,91%, в открытом режиме по паре S\2I S2\ не более 1,75%.
Модели квадратной спиральной катушки индуктивности. Для данного элемента представлено два вида моделей в виде ЭС — 8 моделей с фиксированными геометрическими размерами и 1 параметрическая модель. Относительная СКО фиксированных моделей - не более 7,5%, параметрической модели - 5,3% по всем конструктивным состояниям (оценка проводилась на частотах до первого собственного резонанса элемента).
Масштабируемая модель МДМ-конденсатора. Для конденсатора с размерами верхней обкладки от 15 до 60 мкм относительная СКО модели в отдельных конструктивных состояниях не превышает 4,27%.
Библиотека предназначена для проектирования СВЧ МИС, изготавливаемых в микрополосковом исполнении на основе промышленной 0,35 мкм GaAs гетерострук-турной технологии ЗАО НПФ «Микран». Частотный диапазон адекватности моделей элементов в библиотеке — до 40 ГГц. Библиотека интегрируется в систему автоматизированного проектирования СВЧ устройств AWR Microwave Office. Процедура установки библиотеки элементов не отличается от общей процедуры, описанной в п. 4.2.2.
В качестве активного элемента в технологии используется 0,35 мкм рНЕМТ транзистор, для двух типоразмеров Т240 и Т400 представлены нелинейные табличные модели. В библиотеке доступны пассивные сосредоточенные элементы: резистор в активном слое, МДМ-конденсатор, квадратная спиральная катушка индуктивности. Для соединения элементов используются микрополосковые линии и их неоднородности, которые могут быть изготовлены в одном из двух слоев металлизации. Более подробное описание данной библиотеки приведено в подразделе А.2 приложения А.
В данном разделе рассматриваются монолитные копланарные усилители (КУ) Ка-диапазона, изготовленные на основе 0,13-0,15 мкм GaAs mHEMT технологии ИСВЧПЭ РАН. При проектировании усилителей использовалась библиотека элементов, рассмотренная в п. 4.3.1. Экспериментальное исследование СВЧ МИС усилителей проведено в НОЦ «Нанотехнологии» ТУ СУ Р.
Копланарные усилители работают в Ка-диапазоне частот (30-37 ГГц). Копланар-ное исполнение благодаря отсутствию сквозных отверстий позволяет улучшить характеристики, а также упростить и сократить технологический цикл изготовления усилителей. Были разработаны и исследованы одно- и двухкаскадные КУ. Проектирования данных КУ было подробно описано в статьях [130,131,132], результаты экспериментального исследования приведены в [133]. Требования к КУ приведены в табл. 4.12. Таблица 4.12 — Требования к копланарным усилителям
Структурная схема двухкаскадного КУ показана на рис. 4.26. В качестве второго (оконечного) каскада был использован без изменений однокаскадный КУ. Задача, решаемой при проектировании двухкаскадного КУ, состояла в разработке первого каскада с цепью параллельной обратной связи, входной и выходной СЦ (рис. 4.26). При проектировании двухкаскадного КУ использовались те же программы, что и при проектировании однокаскадного, атакже программа AMP [134,135,137].
На примере однокаскадного усилителя можно показать какую роль играют библиотеки в процессе проектирования СВЧ МНС. На первом этапе разработчик, используя свой опыт, данные из литературы и специализированное программное обеспечение разрабатывает структуру электрической принципиальной схемы. Чтобы проверить функциональность и соответствие требованиям предложенного решения, разработчик проводит моделирование выбранной принципиальной схемы. При этом необходимо использовать модели элементов, отражающие особенности выбранной технологии изготовления СВЧ МНС. При использовании библиотечных элементов в процессе проектирования, это делается автоматически, и характеристики схемы моделируются с учётом технологии. На рис. 4.27 показана разработанная принципиальная схема однокаскадного КУ.
