ランダムテレグラフノイズモデル化のためのパラメータ推定法の検討

摘要

ランダムテレグラフノイズ（Random Tblegraph Noise：RTN）は微細デバイスの信頼性や回路特性に関わる物理現象であり，様々なモデル化手法が提案されている．間借電圧の変動幅と変動時定数は，種々のモデルに共通する特に重要なパラメータであるが，測定データからこれらを求めることは困難な課題となっている．本研究では，キャリアの捕獲と放出の過程を統計的モデルとして表現し，マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）を用いて各パラメータをベイズ推定する手法を提案する．人工的に生成したRTN信号に提案手法を適用し，良好な結果が得られたが，実測信号については課題も見られた．%Random Telegraph Noise (RTN) is a physical phenomenon that is considered to determine reliability and performance of circuits. Time constants of carrier capture and emission, and an associated change of threshold voltage are the important parameters commonly involved in various models, but their extraction from time-domain observations has been a difficult task. In this study, we propose a statistical method for estimating the time constants and the magnitude of threshold voltage shift. Our method is based on a graphical network representation and the parameters are estimated using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method. Experimental application of the proposed method on a synthetic time-domain RTN signal was very successful, while estimation examples on measured RTN signals suggest there is room for further improvement.