随着集成电路制作工艺的不断发展,集成电路设计进入深亚微米时代。工艺变量对电路性能的影响变得越来越显著,IC生产的成本也变得越来越高。为了使得生产出来的电路能够最大可能的满足预期设计要求,提高电路设计的良率,除了需要精确的SPICE器件模型外,还需要引入器件的统计模型来考虑工艺漂移的对器件模型造成的影响。本文以某种工艺器件的bsim3v3模型作为研究对象,利用HSPICE仿真工具,首先采用传统的Worst Case方法和Monte Carlo分析方法提取了器件的边缘模型,绘制了性能分布直方图。基于直方图和边缘模型,将传统统计方法的性能分析结果与实测数据进行了对比,并分析了其优缺点。而后,结合上面两个模型的优缺点,论文引入了基于局部深度算法的边缘模型(LDCM),通过这种方法对某工艺器件模型参数进行仿真分析,验证结果表明LDCM方法产生的边缘模型精度和Monte Carlo分析方法相近,而且得到仿真速度要比Monte Carlo分析方法快很多。最后给出了响应表面模型(RSM),用它来代替Monte Carlo分析可以解决仿真速度慢的问题,并能够反映变量分布对仿真结果的影响。对于大规模集成电路来说,使用RSM方法能够大量减少仿真的时间。综上所述,本文采用Worst Case分析方法、Monte Carlo分析,LDCM方法以及RSM方法对工艺漂移导致的电路性能改变进行了分析和验证。根据仿真结果与实际测量结果对比,Monte Carlo分析的精度最高,而LDCM方法和RSM方法可以对精度和速度进行很好的折中。