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高电子迁移率晶体管建模及参数提取

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第1章绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 晶体管建模的要求

1.3 国内外研究现状

1.4 本文的组织结构及主要贡献

第2章基础知识

2.1 HEMT器件结构和工作原理

2.2 信号参数矩阵

2.3 HEMT建模流程

2.4 本章小结

第3章HEMT小信号建模研究

3.1 小信号等效电路模型

3.2 小信号模型参数的提取

3.3 结果分析与模型验证

3.4 本章小结

第4章HEMT非线性建模的研究

4.1 HEMT大信号模型的分类

4.2 经典FET大信号模型简介

4.3 改进的HEMT的I-V非线性模型

4.4 基于人工神经网络的温度相关的模型

4.5 本章小结

第5章总结和展望

5.1 本文工作总结

5.2 未来展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢

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摘要

随着应用要求的提高,射频/微波电路的设计越来越复杂,使得电路设计者不得不依赖于计算机辅助设计软件(Computer Aided Design,CAD)来进行电路的设计和仿真。为了缩短设计周期和降低成本,提高电路一次设计的成功率,这就要求CAD软件能够提供快速、准确的晶体管模型,在此基础上才能够实现对电路性能的准确仿真。在射频/微波系统的设计中,高电子迁移率的晶体管(High Electron MobilityTransistor, HEMT)被广泛的应用于大信号非线性电路模块中,例如功率放大器、混频器等。然而,HEMT的非线性模型不够准确,尤其是对I-V特性高阶分量的预测,使得实物测试与设计优化结果存在一定差距。
  本研究主要内容包括:⑴建立了GaAs pHEMT的小信号等效电路模型。利用测试的直流和小信号S参数分步提取了模型中的14个参数,确定了模型中的寄生参数以及本征参数。最后通过对比多组偏置条件下的仿真与实测的S参数对模型进行了验证,为大信号模型的建立提供了基础。⑵提出了一种考虑了HEMT的输出电流Ids及其高阶导数精度的非线性模型。该模型将整个研究区域划分为多个子区域,选择高精度的经典的HEMT大信号模型作为每个子区域内的模型,利用人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)输出函数的平滑性对不同区域进行平滑连接。最后,通过对pHEMT的Ids及其高阶导数的建模验证了本文所提模型的精度。该方法也适用于其他工艺的HEMT的高阶导数建模。⑶提出了基于ANN的不同温度环境下HEMT的Ids及其高阶导数的建模方法。将归一化的环境温度作为ANN的一个输入变量进行建模。为了验证该方法的有效性,本文建立了温度范围为-25℃~125℃的pHEMT非线性I-V模型,该模型保证了Ids的高阶导数(至少到三阶)具有较高的精度。此外,本文对比了Angelov模型与本文所提出的模型的Ids高阶导数精度,结果表明本文提出的模型具有更高的准确度。

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