MOS器件模型参数提取与总剂量效应建模方法研究

来源 :西安电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kanhyou2009
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近年来,航空航天等空间技术飞速发展,电子元器件在辐照环境下会发生性能退化甚至是功能失效的情况,这导致对电子元器件的抗辐照性能要求也愈来愈高。其中,总剂量效应最为明显,电路中最基本的元器件金属氧化物半导体场效应晶体管(Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect,MOSFET)在总剂量辐照下,阈值电压等重要电学参数会发生变化,从而对电路系统造成巨大损伤。因此,集成电路(Integrated Circuit,IC)设计工程师及研究者们在研发适合辐照环境下高精度高可用性的器件或系统时,需要反复对电子器件进行辐照实验、分析设计等工作。由于辐照实验的成本极高、时间消耗巨大,因此,建立器件的辐照效应数值模型成了电子器件辐照效应研究与抗辐照加固的重要环节。本文提出一种从物理机制出发,将MOSFET的常态成熟数值模型与辐照效应漏电流数值模型结合的MOSFET总剂量辐照效应建模方法,本文中将其称之为“常态模型+辐照电流模型”的建模方法。该方法将总剂量效应电流模型以外接电流源的形式添加到MOSFET的常态数值模型下,可以充分利用常态模型物理效应全面、模型精确的优点,同时相比于传统的基于底层物理学的建模方法,又能够省去对器件简单物理效应的分析,从而简化建模过程。显而易见,在该建模方法中,模型的精度主要取决于常态模型的精度和辐照电流模型的精度。基于这一核心思想,本文主要进行了两项工作内容的研究:1、为得到准确的器件常态模型,本文提出了一种基于差分进化(Differential Evolution,DE)算法的MOSFET器件常态模型BSIM3V3参数提取方法。传统的局部优化参数提取算法过程复杂、流程繁多,本文提出使用差分进化算法进行全局优化参数提取,它可以一次提取出所有待提取的参数,并且时间短、精度高。为了提高收敛速度,将DE算法中变异过程与交叉因子设置为随迭代次数增加而不断变化的自适应因子;同时,为了使算法提取出的参数不失去其真实的物理意义,在算法迭代过程中,给每一个参数设置一个进化范围,以此来保证参数的真实性。在对不同数量级下的多组数据进行参数提取时,本文提出一种通过数据误差权重占比判断个体优劣的适应度函数,来平衡不同数量级下误差的大小。经验证,本文提出的算法不论是相对传统局部优化算法还是粒子群优化算法来说,收敛速度更快、参数精度更高。2、为建立器件的辐照电流模型,本文建立了考虑器件尺寸、辐照总剂量等因素的浅沟槽隔离(Shallow Trench Isolation,STI)区的MOSFET晶体管的总剂量辐照效应电流模型。随着技术的发展、工艺的进步,器件尺寸也更小,器件的栅氧化层也变得越来越薄,因此在一定程度上,器件的泄露电流减小,抗辐照性能变强。但是在电路中将多个器件隔离开的STI区相对来说氧化层厚度非常厚,这一部分的泄漏电流就成了小尺寸器件辐照效应泄露电流的主要来源。因此本文通过数学建模的方法建立了器件STI区总剂量辐照效应泄露电流模型,模型中考虑了器件的尺寸、辐照总剂量等因素。经验证该模型可以较好的模拟不同尺寸器件在辐照环境下的泄漏电流与辐照总剂量之间的关系。最后,本文给出利用DE算法进行器件常态模型参数提取与辐照电流模型结合进行总剂量辐照效应建模的一种方法,并给出了具体流程。
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