CN104899344A - 射频电路仿真方法和系统 - Google Patents
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Classifications
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- Y02E60/76—
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Landscapes
- Semiconductor Integrated Circuits (AREA)
Abstract
本发明公开了一种射频电路仿真方法和系统,所述方法包括:获取同一半导体场效应管在至少两组不同偏置电压值下的电路参数值;通过所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型,其中,所述多维查找模型的模型表达式包括电流源的表达式和电荷源的表达式;根据所述多维查找模型,对微波有源功率器件进行仿真。实施本发明的方法和系统,有效地考虑了不同偏置电压对所述半导体场效应管参数的影响,可获得更加精确的半导体场效应管参数,进而能够更有效地仿真出性能良好的电路及电子产品,提高仿真精确度和电路的运行性能。
Description
技术领域
本发明涉及电子技术领域,特别是涉及一种射频电路仿真方法和系统。
背景技术
对于半导体制造工艺制造出来的半导体场效应管,为了便于利用该相同类型半导体场效应管设计电路,通常对该半导体场效应管建立参数模型,通过仿真技术获知该器件的特性,进而完成整个电路的仿真设计。
目前,在用于对半导体场效应管性能进行大信号建模的有源器件建模方法中,如针对晶体管等效电路的电容值或电阻值等半导体场效应管参数,一般是采取特定方法获取固定经验方程。
然而在实际建模过程中发现,对于不同的电压偏置,上述建模方法难以得到准确的经验方程,根据上述建模方法所建模型仿真所得的参数与实际参数测量值差距较大,因此上述模型不符合仿真精度要求,而不精确的仿真结果进而造成整个电路的运行精度降低。
发明内容
基于此,有必要针对现有建模方法所建模型不符合仿真精度要求,进而降低电路的运行精度的问题,提供一种射频电路仿真方法和系统。
一种射频电路仿真方法,包括以下步骤:
获取同一半导体场效应管在至少两组不同偏置电压值下的电路参数值;
通过所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型,其中,所述多维查找模型的模型表达式包括电流源的表达式和电荷源的表达式;
根据所述多维查找模型,对微波有源功率器件进行仿真。
一种射频电路仿真系统,包括:
获取模块,用于获取同一半导体场效应管在至少两组不同偏置电压值下的电路参数值;
建模模块,用于通过所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型,其中,所述多维查找模型的模型表达式包括电流源的表达式和电荷源的表达式;
仿真模块,用于根据所述多维查找模型,对微波有源功率器件进行仿真。
上述射频电路仿真方法和系统,通过至少两组不同偏置电压值和对应不同偏置电压测量所得的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型,并根据所述多维查找模型,对微波有源功率器件进行仿真,针对不同的偏置电压,可获取固定的模型表达式,有效地考虑了不同偏置电压对所述半导体场效应管参数的影响,可获得更加精确的半导体场效应管参数,进而能够更有效地仿真出性能良好的电路及电子产品,提高仿真精确度和电路的运行性能。
附图说明
图1是本发明射频电路仿真方法第一实施方式的流程示意图;
图2是本发明射频电路仿真方法中半导体场效应管的等效电路示意图;
图3是本发明射频电路仿真方法第二实施方式的流程示意图;
图4是本发明射频电路仿真方法中半导体场效应管的多维查找模型中电流的曲线示意图;
图5是本发明射频电路仿真方法中半导体场效应管的多维查找模型中电压的曲线示意图;
图6和图7是本发明射频电路仿真方法中半导体场效应管多维查找模型中电路参数的曲线示意图;
图8是本发明射频电路仿真方法中半导体场效应管多维查找模型中栅极时域电压和电流的曲线示意图;
图9是本发明射频电路仿真方法中半导体场效应管多维查找模型中漏极时域电压和电流的曲线示意图;
图10是本发明射频电路仿真系统第一实施方式的结构示意图。
具体实施方式
请参阅图1,图1是本发明射频电路仿真方法第一实施方式的流程示意图。
本实施方式的所述射频电路仿真方法包括以下步骤:
步骤101,获取同一半导体场效应管在至少两组不同偏置电压值下的电路参数值。
步骤102,通过所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型,其中,所述多维查找模型的模型表达式包括电流源的表达式和电荷源的表达式。
步骤103,根据所述多维查找模型,对微波有源功率器件进行仿真。
本实施方式所述的射频电路仿真方法,通过至少两组不同偏置电压值和对应不同偏置电压测量所得的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型,并根据所述多维查找模型,对微波有源功率器件进行仿真,针对不同的偏置电压,可获取固定的模型表达式,有效地考虑了不同偏置电压对所述半导体场效应管参数的影响,可获得更加精确的半导体场效应管参数,进而能够更有效地仿真出性能良好的电路及电子产品,提高仿真精确度和电路的运行性能。
其中,对于步骤101,所述半导体场效应管优选地可以是砷化镓场效应管,每组偏置电压值包括至少两类偏置电压的电压值,所述至少两类偏置电压优选地包括基极与射极之间的电压和集电极与基极之间的电压。
优选地,所述电路参数可包括散射参数、导纳参数、阻抗参数、混合参数、T参数和ABCD参数等电路参数中的至少一种。
在一个实施例中,当所述电路参数为导纳参数时,所述获取同一半导体场效应管在至少两组不同偏置电压值下的电路参数值的步骤包括以下步骤:
在所述至少两组不同偏置电压值下,分别测量所述半导体场效应管在每组偏置电压值下的端口散射参数值。
将测量所得的散射参数值转换为对应的导纳参数值。
优选地,根据散射参数与导纳参数间的关系式,将测量所得的散射参数值转换为对应的导纳参数值。
在其他实施例中,也可以在所述至少两组不同偏置电压值下,分别直接测量所述半导体场效应管在每组偏置电压值下的导纳参数值。
对于步骤102,优选地,所述电流源的表达式和所述电荷源的表达式为以偏置电压和其他参数为自变量的函数,其他参数优选地包括频率、电压、电流等参数中的一个。
在一个实施例中,所述通过所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型的步骤还包括以下步骤:
根据所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值,数据拟合出电路参数与偏置电压间的函数关系。
以预设的积分路径,对拟合出的函数关系的拟合系数进行路径积分,获取所述半导体场效应管的电流源的表达式和电荷源的表达式,其中,所述预设的积分路径以所述偏置电压为自变量。
将获取的电流源的表达式和电荷源的表达式作为所述半导体场效应管的多维查找模型的模型表达式。
其中,优选地,数据拟合可包括多项式拟合、傅里叶级数拟合、泰勒级数拟合等拟合方法中的至少一种。
优选地,所述预设的积分路径可为所述半导体场效应管的多端口起始电压之间的积分路径中积分误差较小的积分路径。
在其他实施方式中,本领域技术人员也可以采用其他惯用的技术手段,通过所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型。
在另一个实施例中,所述根据所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值,数据拟合出电路参数与偏置电压间的函数关系的步骤包括以下步骤:
以如下所述的频率高次多向式为拟合方程:
其中,k为所述频率高次多向式的次数,Ymn为电路参数,j虚数单位,ω为频率,和为拟合系数;
根据所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值,拟合出以所述偏置电压为自变量和以所述拟合系数为应变量的函数表达式;
将拟合出的函数表达式作为拟合系数代入所述频率高次多项式,生成所述电路参数与所述偏置电压间的函数关系。
其中,所述高次多项式优选地可以是除频率之外的其他高次多项式,如:电压、电流等高次多项式,多项式次数K与拟合精度有关,K越高,非线性表述越好,模型的拟合精度越好,但计算量也越大,建模也越耗时。以频率高次多项式的形式作为拟合,可突破单一的电压、内部参数拟合的限制,使得所述半导体场效应管模型收敛性和准确性得到保证。
进一步地,在所述以预设的积分路径,对拟合出的函数关系的拟合系数进行路径积分,获取所述半导体场效应管的电流源的表达式和电荷源的表达式的步骤之前,还包括以下步骤:
通过误差迭代法从所述半导体场效应管的多端口起始电压之间的积分路径中,选取积分误差最小的积分路径为所述预设的积分路径。
优选地,可记录所述预设的积分路径的积分误差。
对于步骤103,优选地,所述包括微波有源功率器件的电路可以是仅包括微波有源功率器件的电路,也可以是还包括其他无源器件的电路。
请参阅图2,图2是所述半导体场效应管基于所述多维查找模型的示意等效电路。在进行射频电路仿真时,可基于所述等效电路进行。
在一个实施例中,所述根据所述多维查找模型,对微波有源功率器件进行仿真的步骤还包括以下步骤:
根据所述电流源的表达式和所述电荷源的表达式,获取多组不同偏置电压值对应的电流源值和电荷源值,并以表格形式对应存储,生成多维查找表。
根据所述多维查找表,查找与输入的偏置电压对应的电流源值和电荷源值,并根据查找到的电流源值和电荷源值对微波有源功率器件进行仿真。
本实施例的射频电路仿真方法,通过所述多维查找表可以快速查找到与输入的偏置电压对应的电流源值和电荷源值,加快仿真速度。
在另一个实施例中,在所述根据所述多维查找表,查找与输入的偏置电压对应的电流源值和电荷源值的步骤之前,还包括以下步骤:
分别通过窄脉冲测量方法和连续波测量方法,获取所述半导体场效应管的电压特性和电流特性。
基于获取的电压特性和电流特性,通过准二维迭代方法获取所述半导体场效应管的沟道温度分别对电压特性和电流特性的修正函数。
将获取的温度修正函数作为对应电流源和电荷源的修正参数,存储到所述多维查找表中。
优选地,当功率晶体管在较大偏置电压或者大信号输入条件下工作时,大功率耗散会使得器件内部沟道温度升高,导致势阱中载流子迁移率下降,从而对器件的静态电压电流关系形成较大的影响。更高的功率密度必然带来更大的沟道温度相应和自热效应,因此这是半导体场效应管器件建模所必须切实解决的关键问题。此时运用测量数据分析修正应是最直接精确的,必须创建多维查找表引入修正参数来精确模拟沟道温度响应及自热效应。首先分别通过窄脉冲和连续波测量方法得到功率晶体管器件的电压电流特性,随后在理解传统物理模型和分析功率晶体管自热效应机理的基础上,运用现有的瞬态端口电压、电流条件,依据传统物理模型提出的准二维迭代方法求解功率器件的沟道温度影响对电压电流特性的修正方程。最后把得到的修正方程的参数作为新的维度放入查找表模型中。这种建模方法直接可行,实用性强,并可以有效提高模型仿真的精确度。
在其他实施例中,在所述根据所述多维查找表,查找与输入的偏置电压对应的电流源值和电荷源值的步骤之前,还包括以下步骤:
获取预设的积分路径的积分误差。
将获取的积分误差作为对应电流源和电荷源的修正参数,存储到所述多维查找表中。
优选地,本领域技术人员可以在仿真软件中预处理多路积分过程,将不同积分路径所造成的影响通过其模拟和实测S参数误差表述,然后通过误差比较选择最优积分路径并记录下来,随后将每个直流偏置工作点的最优积分路径作为一个新的维度(列或行)添加到所述多维查找表中,仿真时可读取最优积分路径完成瞬态端口电压电流仿真,这种多维表格可以确保不同直流偏置工作点的积分路径最优,最大限度地消除路径积分相关性的影响,使得模型更加准确有效。
请参阅图3,图3是本发明射频电路仿真方法第二实施方式的流程示意图。
本实施方式的射频电路仿真方法与第一实施方式的区别在于:所述以预设的积分路径,对拟合出的函数关系的拟合系数进行路径积分,获取所述半导体场效应管的电流源的表达式和电荷源的表达式的步骤还包括以下步骤:
步骤201,通过以下所述公式对拟合出的函数关系的拟合系数进行路径积分:
其中,分别为拟合出的函数关系中的拟合系数,Vgsi0和Vdsi0分别为栅源偏置电压积分起始点和漏源偏置电压积分起始点,Vgsi和Vdsi分别为栅源偏置电压点和漏源偏置电压点,νgsi和νdsi分别为栅源偏置电压积分自变量和漏源偏置电压积分自变量,分别为对应电荷源的系数和对应电流源的系数。
步骤202,将上述路径积分的积分结果代入以下所述公式,生成所述半导体场效应管的电流源的表达式和电荷源的表达式:
其中,Qgs、Qds分别为栅源电荷源、漏源电荷源,Igs、Ids分别为栅源电流源、漏源电流源,j虚数单位,ω为频率。
本实施方式所述的射频电路仿真方法,通过所述预设的积分路径获取所述电流源的表达式和所述电荷源的表达式,可使得模型更加准确有效。
优选地,图4-9为本实施方式所述的射频电路仿真方法中多维查找模型的模拟数据图。Igs、Ids分别为栅源电流源和漏源电流源,Vgs、Vds分别为栅源偏置电压和漏源偏置电压,电路参数S11、S12、S21、S22分别为所述半导体场效应管的端口散射参数。
其中,图4和图5示出了本实施方式所述的半导体场效应管的多维查找模型中电流曲线和电压曲线的模拟数据,由图示可知,测量数据与仿真数据的重合度较高,相差较小。
图4的曲线簇中9条曲线中Vgs的取值范围从-1.5V到0.5V,间隔为0.25V,最顶层的曲线中Vgs的取值为0.5V,最低层的曲线中Vgs的取值为-1.5V,从低到高依次按0.25的步长递增。
图5的曲线簇中6条曲线中Vgs的取值范围从-2.5V到0V,间隔为0.5V,最顶层的曲线中Vgs的取值为0V,最低层的曲线中Vgs的取值为-2.5V,从低到高依次按0.5的步长递增。
图6和图7示出了本发实施方式所述的半导体场效应管器件多维查找模型中精确的S参数模拟数据,所述半导体场效应管为4X75um GaAs PHEMT。图5中偏置电压Vgs=-0.75V,Vds=3V,图6中偏置电压Vgs=-0.25V,Vds=4V。
图8是本发明射频电路仿真方法中半导体场效应管多维查找模型中栅极时域电压和电流的曲线示意图。所述半导体场效应管优选地为砷化镓场效应管,所示数据为栅极时域电压和电流的模拟数据。
图9是本发明射频电路仿真方法中半导体场效应管多维查找模型中漏极时域电压和电流的曲线示意图。所述半导体场效应管优选地为砷化镓场效应管,所示数据为漏极时域电压和电流的模拟数据。
请参阅图10,图10是本发明射频电路仿真系统第一实施方式的结构示意图。
本实施方式的所述射频电路仿真系统包括获取模块100、建模模块200和仿真模块,其中:
获取模块100,用于获取同一半导体场效应管在至少两组不同偏置电压值下的电路参数值。
建模模块200,用于通过所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型,其中,所述多维查找模型的模型表达式包括电流源的表达式和电荷源的表达式。
仿真模块300,用于根据所述多维查找模型,对微波有源功率器件进行仿真。
本实施方式所述的射频电路仿真系统,通过至少两组不同偏置电压值和对应不同偏置电压测量所得的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型,并根据所述多维查找模型,对微波有源功率器件进行仿真,针对不同的偏置电压,可获取固定的模型表达式,有效地考虑了不同偏置电压对所述半导体场效应管参数的影响,可获得更加精确的半导体场效应管参数,进而能够更有效地仿真出性能良好的电路及电子产品,提高仿真精确度和电路的运行性能。
其中,对于获取模块100,所述半导体场效应管优选地可以是砷化镓场效应管,每组偏置电压值包括至少两类偏置电压的电压值,所述至少两类偏置电压优选地包括基极与射极之间的电压和集电极与基极之间的电压。
优选地,所述电路参数可包括散射参数、导纳参数、阻抗参数、混合参数、T参数和ABCD参数等电路参数中的至少一种。
在一个实施例中,当所述电路参数为导纳参数时,获取模块100可用于:
在所述至少两组不同偏置电压值下,分别测量所述半导体场效应管在每组偏置电压值下的端口散射参数值。
将测量所得的散射参数值转换为对应的导纳参数值。
优选地,根据散射参数与导纳参数间的关系式,将测量所得的散射参数值转换为对应的导纳参数值。
在其他实施例中,获取模块100也可以在所述至少两组不同偏置电压值下,分别直接测量所述半导体场效应管在每组偏置电压值下的导纳参数值。
对于步骤102,优选地,所述电流源的表达式和所述电荷源的表达式为以偏置电压和其他参数为自变量的函数,其他参数优选地包括频率、电压、电流等参数中的一个。
在一个实施例中,建模模块200可用于:
根据所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值,数据拟合出电路参数与偏置电压间的函数关系。
以预设的积分路径,对拟合出的函数关系的拟合系数进行路径积分,获取所述半导体场效应管的电流源的表达式和电荷源的表达式,其中,所述预设的积分路径以所述偏置电压为自变量。
将获取的电流源的表达式和电荷源的表达式作为所述半导体场效应管的多维查找模型的模型表达式。
其中,优选地,数据拟合可包括多项式拟合、傅里叶级数拟合、泰勒级数拟合等拟合方法中的至少一种。
优选地,所述预设的积分路径可为所述半导体场效应管的多端口起始电压之间的积分路径中积分误差较小的积分路径。
在其他实施方式中,本领域技术人员也可以采用其他惯用的技术手段,通过所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型。
在另一个实施例中,建模模块200还可用于:
以如下所述的频率高次多向式为拟合方程:
其中,k为所述频率高次多向式的次数,Ymn为电路参数,j虚数单位,ω为频率,和为拟合系数;
根据所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值,拟合出以所述偏置电压为自变量和以所述拟合系数为应变量的函数表达式;
将拟合出的函数表达式作为拟合系数代入所述频率高次多项式,生成所述电路参数与所述偏置电压间的函数关系。
其中,所述高次多项式优选地可以是除频率之外的其他高次多项式,如:电压、电流等高次多项式,多项式次数K与拟合精度有关,K越高,非线性表述越好,模型的拟合精度越好,但计算量也越大,建模也越耗时。以频率高次多项式的形式作为拟合,可突破单一的电压、内部参数拟合的限制,使得所述半导体场效应管模型收敛性和准确性得到保证。
进一步地,建模模块200还可进一步用于:
通过误差迭代法从所述半导体场效应管的多端口起始电压之间的积分路径中,选取积分误差最小的积分路径为所述预设的积分路径。
优选地,可记录所述预设的积分路径的积分误差。
对于仿真模块300,优选地,所述包括微波有源功率器件的电路可以是仅包括微波有源功率器件的电路,也可以是还包括其他无源器件的电路。
请参阅图2,图2是所述半导体场效应管基于所述多维查找模型的示意等效电路。在进行射频电路仿真时,可基于所述等效电路进行。
在一个实施例中,仿真模块300还可用于:
根据所述电流源的表达式和所述电荷源的表达式,获取多组不同偏置电压值对应的电流源值和电荷源值,并以表格形式对应存储,生成多维查找表。
根据所述多维查找表,查找与输入的偏置电压对应的电流源值和电荷源值,并根据查找到的电流源值和电荷源值对微波有源功率器件进行仿真。
本实施例的射频电路仿真方法,通过所述多维查找表可以快速查找到与输入的偏置电压对应的电流源值和电荷源值,加快仿真速度。
在另一个实施例中,仿真模块300还可进一步用于:
分别通过窄脉冲测量方法和连续波测量方法,获取所述半导体场效应管的电压特性和电流特性。
基于获取的电压特性和电流特性,通过准二维迭代方法获取所述半导体场效应管的沟道温度分别对电压特性和电流特性的修正函数。
将获取的温度修正函数作为对应电流源和电荷源的修正参数,存储到所述多维查找表中。
优选地,当功率晶体管在较大偏置电压或者大信号输入条件下工作时,大功率耗散会使得器件内部沟道温度升高,导致势阱中载流子迁移率下降,从而对器件的静态电压电流关系形成较大的影响。更高的功率密度必然带来更大的沟道温度相应和自热效应,因此这是半导体场效应管器件建模所必须切实解决的关键问题。此时运用测量数据分析修正应是最直接精确的,必须创建多维查找表引入修正参数来精确模拟沟道温度响应及自热效应。首先分别通过窄脉冲和连续波测量方法得到功率晶体管器件的电压电流特性,随后在理解传统物理模型和分析功率晶体管自热效应机理的基础上,运用现有的瞬态端口电压、电流条件,依据传统物理模型提出的准二维迭代方法求解功率器件的沟道温度影响对电压电流特性的修正方程。最后把得到的修正方程的参数作为新的维度放入查找表模型中。这种建模方式直接可行,实用性强,并可以有效提高模型仿真的精确度。
在其他实施例中,仿真模块300进一步还可用于:
获取预设的积分路径的积分误差。
将获取的积分误差作为对应电流源和电荷源的修正参数,存储到所述多维查找表中。
优选地,本领域技术人员可以在仿真软件中预处理多路积分过程,将不同积分路径所造成的影响通过其模拟和实测S参数误差表述,然后通过误差比较选择最优积分路径并记录下来,随后将每个直流偏置工作点的最优积分路径作为一个新的维度(列或行)添加到所述多维查找表中,仿真时可读取最优积分路径完成瞬态端口电压电流仿真,这种多维表格可以确保不同直流偏置工作点的积分路径最优,最大限度地消除路径积分相关性的影响,使得模型更加准确有效。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种射频电路仿真方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取同一半导体场效应管在至少两组不同偏置电压值下的电路参数值;
通过所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型,其中,所述多维查找模型的模型表达式包括电流源的表达式和电荷源的表达式;
根据所述多维查找模型,对微波有源功率器件进行仿真。
2.根据权利要求1所述的射频电路仿真方法,其特征在于,当电路参数为导纳参数时,所述获取同一半导体场效应管在至少两组不同偏置电压值下的电路参数值的步骤包括以下步骤:
在所述至少两组不同偏置电压值下,分别测量所述半导体场效应管在每组偏置电压值下的端口散射参数值;
将测量所得的散射参数值转换为对应的导纳参数值。
3.根据权利要求1所述的射频电路仿真方法,其特征在于,所述通过所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型的步骤还包括以下步骤:
根据所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值,数据拟合出电路参数与偏置电压间的函数关系;
以预设的积分路径,对拟合出的函数关系的拟合系数进行路径积分,获取所述半导体场效应管的电流源的表达式和电荷源的表达式,其中,所述预设的积分路径以偏置电压为自变量;
将获取的电流源的表达式和电荷源的表达式作为所述半导体场效应管的多维查找模型的模型表达式。
4.根据权利要求3所述的射频电路仿真方法,其特征在于,所述根据所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值,数据拟合出电路参数与偏置电压间的函数关系的步骤包括以下步骤:
以如下所述的频率高次多项式为拟合方程:
其中,k为所述频率高次多项式的次数,Ymn为电路参数,j为虚数单位,ω为频率,和为拟合系数;
根据所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值,拟合出以所述偏置电压为自变量和以所述拟合系数为应变量的函数表达式;
将拟合出的函数表达式作为拟合系数代入所述频率高次多项式,生成所述电路参数与所述偏置电压间的函数关系。
5.根据权利要求3所述的射频电路仿真方法,其特征在于,在所述以预设的积分路径,对拟合出的函数关系的拟合系数进行路径积分,获取所述半导体场效应管的电流源的表达式和电荷源的表达式的步骤之前,还包括以下步骤:
通过误差迭代法从所述半导体场效应管的多端口起始电压之间的积分路径中,选取积分误差最小的积分路径为所述预设的积分路径。
6.根据权利要求3所述的射频电路仿真方法,其特征在于,所述以预设的积分路径,对拟合出的函数关系的拟合系数进行路径积分,获取所述半导体场效应管的电流源的表达式和电荷源的表达式的步骤还包括以下步骤:
通过以下所述公式对拟合出的函数关系的拟合系数进行路径积分:
其中,和分别为拟合出的函数关系的拟合系数,Vgsi0和Vdsi0分别为栅源偏置电压积分起始点和漏源偏置电压积分起始点,Vgsi和Vdsi分别为栅源偏置电压点和漏源偏置电压点,νgsi和νdsi分别为栅源偏置电压积分自变量和漏源偏置电压积分自变量,分别为对应电荷源的系数和对应电流源的系数;
将上述路径积分的积分结果代入以下所述公式,生成所述半导体场效应管的电流源的表达式和电荷源的表达式:
其中,Qgs、Qds分别为栅源电荷源、漏源电荷源,Igs、Ids分别为栅源电流源、漏源电流源,j为虚数单位,ω为频率。
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的射频电路仿真方法,其特征在于,所述根据所述多维查找模型,对微波有源功率器件进行仿真的步骤还包括以下步骤:
根据所述电流源的表达式和所述电荷源的表达式,获取多组不同偏置电压值对应的电流源值和电荷源值,并以表格形式对应存储,生成多维查找表;
根据所述多维查找表,查找与输入的偏置电压对应的电流源值和电荷源值,并根据查找到的电流源值和电荷源值对微波有源功率器件进行仿真。
8.根据权利要求7所述的射频电路仿真方法,其特征在于,在所述根据所述多维查找表,查找与输入的偏置电压对应的电流源值和电荷源值的步骤之前,还包括以下步骤:
分别通过窄脉冲测量方法和连续波测量方法,获取所述半导体场效应管的电压特性和电流特性;
基于获取的电压特性和电流特性,通过准二维迭代方法获取所述半导体场效应管的沟道温度分别对电压特性和电流特性的修正函数;
将获取的修正函数的参数作为对应电流源和电荷源的修正参数,存储到所述多维查找表中。
9.根据权利要求7所述的射频电路仿真方法,其特征在于,在所述根据所述多维查找表,查找与输入的偏置电压对应的电流源值和电荷源值的步骤之前,还包括以下步骤:
获取所述预设的积分路径的积分误差;
将获取的积分误差作为对应电流源和电荷源的修正参数,存储到所述多维查找表中。
10.一种射频电路仿真系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取同一半导体场效应管在至少两组不同偏置电压值下的电路参数值;
建模模块,用于通过所述至少两组不同偏置电压值和获取的电路参数值构建所述半导体场效应管的多维查找模型,其中,所述多维查找模型的模型表达式包括电流源的表达式和电荷源的表达式;
仿真模块,用于根据所述多维查找模型,对微波有源功率器件进行仿真。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106407585A (zh) * | 2016-09-28 | 2017-02-15 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 射频仿真中调谐或优化的方法及设备 |
CN106599369A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-04-26 | 电子科技大学 | 一种多突变结构任意截面复功率的计算方法 |
CN115392174A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-11-25 | 苏州英嘉通半导体有限公司 | 场板型半导体器件的电容拟合方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101329695A (zh) * | 2007-06-22 | 2008-12-24 | 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 | 检测及建立应用于噪声的mos管模型的方法 |
CN101739472A (zh) * | 2008-11-18 | 2010-06-16 | 上海华虹Nec电子有限公司 | Mosfet失配模型的建立及仿真方法 |
-
2014
- 2014-03-06 CN CN201410081030.XA patent/CN104899344A/zh active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101329695A (zh) * | 2007-06-22 | 2008-12-24 | 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 | 检测及建立应用于噪声的mos管模型的方法 |
CN101739472A (zh) * | 2008-11-18 | 2010-06-16 | 上海华虹Nec电子有限公司 | Mosfet失配模型的建立及仿真方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
YUNSHEN LONG, YONG-XIN GUO, ZHENG ZHONG: "《A 3-D Table-Based Method for Non-Quasi-Static Microwave FET Devices Modeling》", 《IEEE TRANSACTIONS ON MICROWAVE THEORY AND TECHNIQUES》 * |
丁瑶,尤览,郭永新,刘发林: "《基于PIN开关的可重构双频F类功率放大器》", 《 2011年全国微波毫米波会议论文集(下册)》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106407585A (zh) * | 2016-09-28 | 2017-02-15 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 射频仿真中调谐或优化的方法及设备 |
CN106407585B (zh) * | 2016-09-28 | 2019-07-02 | Oppo广东移动通信有限公司 | 射频仿真中调谐或优化的方法及设备 |
CN106599369A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-04-26 | 电子科技大学 | 一种多突变结构任意截面复功率的计算方法 |
CN106599369B (zh) * | 2016-11-16 | 2019-08-13 | 电子科技大学 | 一种多突变结构任意截面复功率的计算方法 |
CN115392174A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-11-25 | 苏州英嘉通半导体有限公司 | 场板型半导体器件的电容拟合方法 |
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