CN106529059A - 一种基于标准cmos工艺双光电探测器的建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于标准CMOS工艺双光电探测器的建模方法，所述建模方法基于遗传算法，所述建模方法包括以下步骤：在一定辐射强度的光功率和反向偏置电压下，对双光电探测器的散射参数进行测量；在考虑器件光生载流子输运时间及物理结构的基础上，建立等效电路模型，并基于遗传算法提取其模型参数；将等效电路的散射参数特性曲线与实际测试数据进行比对，验证模型的精确性。本发明采用遗传算法对光电探测器的S₂₁和S₂₂散射参数进行拟合，基于评价函数提取模型参数，使其能够准确地反映实际双光电探测器的特性。本发明所述建模方法不需要大量的测试数据，可有效降低不精确测试数据带来的误差，保证所建模型的精确度。

Description

一种基于标准CMOS工艺双光电探测器的建模方法

技术领域

本发明涉及半导体器件技术领域，尤其涉及一种基于标准CMOS工艺双光电探测器的建模方法。

背景技术

随着信息社会的发展，雪崩式增长的数据传输量对通信系统的传输和交换提出了更高的要求。鉴于光纤通信系统高速、高灵敏度的特点，目前已逐步替代传统的电连接，广泛应用于通信网络中。光接收机作为光纤通信系统的核心模块，对系统的整体性能起着至关重要的作用。在高速光接收系统中，作为光电转换的核心部件，光电探测器的性能参数决定着系统传输信号的完整性。基于标准CMOS工艺的双光电探测器采用了两个二极管结构，即工作二极管和屏蔽二极管，能够有效地消除衬底慢速光生载流子对器件高频性能的影响，因而提高了探测器的本征带宽。

目前，双光电探测器的建模方法大多基于器件内部的载流子运动方程，对器件模型参数进行求解，所需测试数据较多，不可避免地会引入大量测试误差，因而影响模型参数提取的精度。

发明内容

本发明提供了一种基于遗传算法的标准CMOS工艺双光电探测器等效电路的建模方法，使其能够为单片集成光接收的设计提供探测前端的小信号模型，并为探测器结构的优化设计提供指导，详见下文描述：

一种基于标准CMOS工艺双光电探测器的建模方法，所述建模方法基于遗传算法，所述建模方法包括以下步骤：

在一定辐射强度的光功率和反向偏置电压下，对双光电探测器的散射参数进行测量；

在考虑器件光生载流子输运时间及物理结构的基础上，建立等效电路模型，并基于遗传算法提取其模型参数；

将等效电路的散射参数特性曲线与实际测试数据进行比对，验证模型的精确性。

其中，所述对双光电探测器的散射参数进行测量具体为：

利用矢量网络分析仪分别测出双光电探测器的散射参数S₂₁和S₂₂与频率的特性曲线。

其中，所述在考虑器件光生载流子输运时间及物理结构的基础上，建立等效电路模型具体为：

根据标准CMOS工艺的特点，考虑器件内部载流子传输效应、PN结电容和电阻、N阱耗损电阻、电极接触电阻以及外部引线的寄生效应等影响器件高频性能的因素，建立其等效电路模型。

其中，所述基于遗传算法提取其模型参数具体为：

在Matlab中设置遗传算法的各项参数，包括：模型参数初始值、初始种群规模、交叉概率及交叉方式、变异概率、最大迭代次数等参数，拟合双光电探测器散射参数关于频率的测试曲线，提取电路模型中的各个参数。

本发明提供的技术方案的有益效果是：

1、本发明采用遗传算法对光电探测器的S₂₁和S₂₂散射参数进行拟合，基于评价函数提取模型参数，使其能够准确地反映实际双光电探测器的特性。本发明所述建模方法不需要大量的测试数据，可有效降低不精确测试数据带来的误差，保证所建模型的精确度。

2、建模过程所采用的遗传算法对评价函数的性能要求不高，鲁棒性强，利用交叉算子和变异算子可寻找全局最优解，收敛速度快。

3、所建立的等效电路模型可直接用于单片集成光接收机的仿真设计中，同时为器件结构的优化提供指导。

附图说明

图1为基于标准CMOS工艺的插指结构的双光电探测器的结构示意图；

图2为双光电探测器的测试系统框图；

图3为双光电探测器本征部分的等效电路模型图；

图4为双光电探测器寄生部分的等效电路模型图；

图5为遗传算法的流程图；

图6为双光电探测器S₂₁仿真与测试曲线的对比图；

图7为双光电探测器S₂₂仿真与测试曲线的对比图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。

为了解决背景技术中存在的问题，本发明实施例引入了遗传算法。遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程，基于适者生存，优胜劣汰的原则而形成的一种随机搜索优化算法。在遗传算法运行过程中，每一代种群都会朝着进化的方向发展，来适应环境。遗传算法借助这一进化过程和自然选择的机制，对随机产生的初代种群，采用选择算子，交叉算子和变异算子，提高每一代种群的适应度，逐步迭代，最终获得全局最优解。遗传算法具有很强的鲁棒性，其仅仅根据群体的适应度对个体进行操作，能够求解各类函数的最优解，扩大了其应用范围。同时，遗传算法能够在解空间内进行多点搜索，其搜索范围更大，交叉算子和突变算子的结合，保证了遗传算法能够在不同的局部区域进行多点搜索，因此遗传算法具备了更强的全局寻优能力。

基于遗传算法的双光电探测器建模方法仅需要测试器件的散射参数，引入的误差少，且提取过程简便，因此所建立的电路模型能够更为准确地反映器件特性。

实施例1

首先，在一定辐射强度的光功率和反向偏置电压下，对双光电探测器的S₂₁和S₂₂散射参数进行测量。然后在考虑器件光生载流子输运时间及物理结构的基础上，建立其等效电路模型，并基于遗传算法提取其模型参数。最后，将等效电路的S₂₁和S₂₂散射参数特性曲线与实际测试数据进行比对，验证模型的精确性。具体方法包括下列步骤：

101：双光电探测器散射参数的测试；

在一定辐射强度的光功率和反向偏置电压下，利用矢量网络分析仪分别测出双光电探测器的散射参数S₂₁和S₂₂与频率的特性曲线。

102：双光电探测器等效电路的建模。

1)根据标准CMOS工艺的特点，考虑器件内部载流子传输效应、PN结电容和电阻、N阱耗损电阻、电极接触电阻以及外部引线的寄生效应等影响器件高频性能的因素，建立其等效电路模型。

2)选取其中一个双光电探测器的S₂₁和S₂₂测量值，基于等效电路模型散射参数值和实际器件测量值的相对误差，建立如下评价函数

其中，F为评价函数，S_21m、S_21c分别为双光电探测器散射参数S₂₁的测量值和计算值，S_22m、S_22c分别为探测器散射参数S₂₂的测量值和计算值。

3)在Matlab中设置遗传算法的各项参数，包括：模型参数初始值、初始种群规模、交叉概率及交叉方式、变异概率、最大迭代次数等参数，拟合双光电探测器散射参数S₂₁和S₂₂关于频率的测试曲线，提取电路模型中的各个参数。

综上所述，本发明实施例采用遗传算法对光电探测器的S₂₁和S₂₂散射参数进行拟合，基于评价函数提取模型参数，使其能够准确地反映实际双光电探测器的特性；建模方法不需要大量的测试数据，可有效降低不精确测试数据带来的误差，保证所建模型的精确度。

实施例2

下面以附图1所示的基于标准CMOS工艺的插指结构双光电探测器，在1mW的光功率辐射下的等效电路建模过程为实施例，对本发明实施例中的方案作进一步说明：

201：光电探测器的电特性测试；

基于附图2所示的光电测试系统，采用矢量网络分析仪和波长为850nm的外调制激光器测量双光电探测器的S₂₁和S₂₂特性曲线。

202：双光电探测器等效电路模型建立。

参见图3，对于双光电探测器本征部分，采用RC串联回路及一个压控电流源表征，g_m代表探测器的光电转换效率。参见图4，对于外部RC时间常数对器件特性的影响，采用电阻R_W来表征标准CMOS工艺中的N阱耗损电阻、R_N和R_P分别表征N电极和P电极的接触电阻。由R_C、C_C和L_C构成的RLC网络表征金属互连线所带来的寄生效应。

203：双光电探测器模型参数提取。

分别在双光电探测器的10MHz-1.65GHz的频率范围内等间距选取50个S₂₁和S₂₂的测量值，并基于等效电路模型散射参数和实际器件散射参数的相对误差，建立如下的评价函数

其中，F为评价函数，f代表所选取的频率点，S_21m、S_21c分别为双光电探测器散射参数S₂₁的测量值和计算值，S_22m、S_22c分别为探测器散射参数S₂₂的测量值和计算值。

图5为遗传算法的流程图。在Matlab优化环境中，随机选取模型参数初始值，初始种群规模设置为70，交叉概率为0.85，交叉方式采用单点交叉，变异概率选取0.05，最大迭代次数设为300。基于评价函数，拟合光电探测器散射参数S₂₁和S₂₂的测试曲线。经过多次运行后，得到一组较为满意的结果，模型参数提取结果见表1。

表1模型参数提取结果

综上所述，本发明实施例采用遗传算法对光电探测器的S₂₁和S₂₂散射参数进行拟合，基于评价函数提取模型参数，使其能够准确地反映实际双光电探测器的特性；建模方法不需要大量的测试数据，可有效降低不精确测试数据带来的误差，保证所建模型的精确度。

实施例3

下面结合图6和图7对实施例1和2中的方案进行可行性验证，详见下文描述：

参见图6和图7，将上述建立的等效电路模型，利用电路仿真软件ADS在频率为10MHz-1.65GHz范围内对S₂₁和S₂₂进行模拟仿真，并将仿真结果与测试结果进行比对，验证等效电路模型的精确性。为后级放大电路提供准确地反映器件特性的电路模型。

通过上述等效电路模型的S₂₁和S₂₂仿真曲线和实际器件测试特性曲线的对比可见，两者的拟合度较好，验证了等效电路模型的精确性。因此，本发明实施例所述建模方法能够准确地反映标准CMOS工艺双光电探测器的物理特性。

本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于标准CMOS工艺双光电探测器的建模方法，其特征在于，所述建模方法基于遗传算法，所述建模方法包括以下步骤：

在一定辐射强度的光功率和反向偏置电压下，对双光电探测器的散射参数进行测量；

在考虑器件光生载流子输运时间及物理结构的基础上，建立等效电路模型，并基于遗传算法提取其模型参数；

将等效电路的散射参数特性曲线与实际测试数据进行比对，验证模型的精确性。

2.根据权利要求1所述的一种基于标准CMOS工艺双光电探测器的建模方法，其特征在于，所述对双光电探测器的散射参数进行测量具体为：

利用矢量网络分析仪分别测出双光电探测器的散射参数S₂₁和S₂₂与频率的特性曲线。

3.根据权利要求1所述的一种基于标准CMOS工艺双光电探测器的建模方法，其特征在于，所述在考虑器件光生载流子输运时间及物理结构的基础上，建立等效电路模型具体为：

根据标准CMOS工艺的特点，考虑器件内部载流子传输效应、PN结电容和电阻、N阱耗损电阻、电极接触电阻以及外部引线的寄生效应等影响器件高频性能的因素，建立其等效电路模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于标准CMOS工艺双光电探测器的建模方法，其特征在于，所述基于遗传算法提取其模型参数具体为：

在Matlab中设置遗传算法的各项参数，包括：模型参数初始值、初始种群规模、交叉概率及交叉方式、变异概率、最大迭代次数等参数，拟合双光电探测器散射参数关于频率的测试曲线，提取电路模型中的各个参数。