CN107292026A - 一种工艺参数波动引起mosfet性能变化的估计方法 - Google Patents

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吕伟锋
王光义
林弥
孙玲玲
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Abstract

本发明公开了一种工艺参数波动引起MOSFET性能变化的估计方法，该方法包括5个具体相互联系又逐步深入的步骤：先利用HSPICE的蒙特卡罗仿真，提取器件性能参数的样本数据，利用HSPICE Toolbox直接导入样本数据至MATLAB中，利用统计工具箱拟合统计分布，最后通过卡方检验等验证统计分布的正确性。本发明提供了一种在CMOS器件设计早期快速精确地估计实际器件和电路的制造性能变化标准差和统计分布的方法。

Description

一种工艺参数波动引起MOSFET性能变化的估计方法
技术领域
本发明属于半导体集成器件和电路设计自动化技术领域，涉及一种工艺波动引起MOSFET性能变化的估计方法，具体涉及一种由于实际制造过程中一种或者多种工艺波动源引起纳米MOSFET器件性能变化统计特性的快速、精确估计。
背景技术
随着CMOS集成电路进入纳米尺度(特别是目前最先进的22nm以下的技术)，集成电路的制造工艺总共将涉及几千个不同的工艺步骤。在如此多的步骤中，通过诸如氧化、光刻、沉积等技术手段的物理化学过程将MOSFET器件集成在半导体硅片上。然而，上述技术中实现的工艺过程对纳米工艺尺度的MOSFET器件工艺参数并不能做到十分精确的控制，导致MOSFET器件和电路制造过程中的工艺波动(工艺偏差)现象。这些现象主要包括：随机掺杂效应(RDE)、线边缘粗糙(LER)、金属栅功函数变异(MG-WFV)等。这些工艺波动现象将严重影响MOSFET器件和CMOS电路性能，导致实际制造的集成电路芯片(IC)性能的严重退化和成品率损失。
至目前，尽管对这些工艺波动的影响已经进行了较为广泛的理论和实验研究，其主要方法是通过利用有限元方法的TCAD软件进行MOSFET器件的蒙特卡罗仿真，该过程的计算相当的复杂费时，而且该软件对数据的分析能力较为有限；再者是仿真得到的大量数据也很难判断所服从统计分布，更没有明确的统计理论指导验证猜测的统计分布是否可靠。因此采用比较快速精确的估计方法，并进行统计学理论的检验，确定工艺波动对纳米MOSFET器件和电路制造性能的影响是至关重要，这对在IC设计开发早期预测实际电路制造性能和成品率，缩短IC设计开发周期和成本都是有十分积极意义的。
发明内容
针对现有技术的存在的不足，本发明提供了一种工艺参数波动引起纳米MOSFET性能变化统计特性的快速、精确的估计方法，以替代现有主要依赖TCAD软件估计其性能变化的不足。
本发明解决技术问题所采取的技术方案如下：一种工艺参数波动引起MOSFET性能的估计方法，包含如下步骤：
通过HSPICE软件，设定MOSFET模型参数的其中一个或者多个变异参数，根据实际工艺技术水平，确定三个标准差的大小，并进行1000次以上的蒙特卡罗仿真。
通过“LV”或“LX”变量，提取MOSFET器件阈值电压、栅电容，进而描述MOSFET器件性能参数及其变化。
在MATLAB中安装HSPICE Toolbox工具，将蒙特卡罗仿真产生的大量数据直接读取到MATLAB中。
将MOSFET器件性能参数及其变化信息通过MATLAB软件的HSPICE Toolbox工具，应用其统计工具箱dfittool命令读入，进行概率密度函数和累积概率函数拟合并表征。
本发明的有益效果：本发明能在CMOS器件设计早期，快速精确地估计实际器件和电路的制造性能变化标准差和统计分布。
附图说明
图1是本发明的技术路线和步骤说明框图。
具体实施方式
如图1所示，本实施例具体步骤是：
(1)根据具体纳米工艺技术节点，选择适合的MOSFET器件的BSIM模型参数，根据关注的实际工艺波动效应和波动源，选择受到影响的一个或者多个变异参数，并设定MOSFET模型参数的三个标准差的大小(该标准差由实际技术水平确定)，通过HSPICE仿真软件，进行1000次以上的蒙特卡罗仿真，目的是让其产生大量样本数据预测实际制造结果。
(2)对于MOSFET器件和电路性能的统计分析，利用“LV”，“LX”等MOSFET变量和函数，提取MOSFET器件阈值电压(VTH)，栅电容(Cgg、Cgs、Cgd)等多种内部参数，还可以利用其他各种性能参数与上述参数的解析关系，描述MOSFET器件的如跨导(gm)、截止频率获取最大振荡频率(fmax)等变化的大量样本数据。
(3)在MATLAB中安装HSPICE Toolbox工具箱，并利用loadsig、lssig、evalsig等函数将HSPICE蒙特卡罗仿真产生的文件中的大量样本数据直接读取并保存到MATLAB软件的各个变量中。
(4)应用MATLAB的统计工具箱(可以使用dfittool命令打开)，之后读入上述(3)中保存在变量中的样本数据集，选择MATLAB中的各种不同的概率密度函数(PDF)和累积概率函数(CDF)进行拟合，根据输出拟合的结果判断和选择合适的统计分布并进行表征。
(5)对上述(4)中拟合的统计分布结果，进行样本数据的卡方检验(将样本输入到excel表格中进行)、柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验或秩和检验(后两个检验可以直接在MATLAB中进行)，从统计理论的角度严格证明统计分布和拟合特性的有效性和正确性。
本领域的普通技术人员应当认识到，以上实施步骤和方案仅是用来验证本发明，而并非作为对本发明的限定，只要是在本发明的范围内，对以上实施步骤和方案的变化、变形都将落在本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.一种工艺参数波动引起MOSFET性能变化的估计方法，其特征是：
通过HSPICE软件，设定MOSFET模型参数的其中一个或者多个变异参数，根据实际工艺技术水平，确定MOSFET模型参数的三个标准差大小，并进行1000次以上的蒙特卡罗仿真；
通过“LV”或“LX”变量，提取MOSFET器件阈值电压、栅电容，进而描述MOSFET器件性能参数及其变化；
在MATLAB软件中安装HSPICE Toolbox工具，将蒙特卡罗仿真产生的大量数据直接读取到MATLAB中；
将MOSFET器件性能参数及其变化信息通过MATLAB软件的HSPICE Toolbox工具，应用其统计工具箱dfittool命令读入，进行概率密度函数和累积概率函数拟合并表征。
2.根据权利要求1所述的工艺参数波动引起MOSFET性能变化的估计方法，其特征在于：对拟合的结果进行卡方检验、柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验或秩和检验判断其统计拟合特性的正确性。
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