CN112287635A - 一种基于改进Mason模型的FBAR滤波器优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于改进Mason模型的FBAR滤波器优化方法。应用电磁‑热学联合仿真改进基于Mason模型的FBAR梯形滤波器，主要应用ADS仿真软件的有关组件对滤波器进行调谐优化，以达到指标设计要求。本发明利用计算机强大的运算能力在三维空间模拟FBAR滤波器的实际工作状态，并创新性设计封装后的二端口元件，能够针对特定频率的FBAR滤波器进行设计，调节FBAR滤波器的有关参数；为得到FBAR滤波器的性能指标、研究器件与声场‑热场理论的反馈机制提供了新的思路。
Description
技术领域
本发明属于射频滤波器，BAW体声波滤波器，薄膜体声波谐振器(FBAR)的优化技术领域，特别涉及一种应用comsol Multiphysics与ADS软件相结合，基于电磁-热耦合多物理场仿真改进Mason模型的FBAR梯形滤波器的优化方法。
背景技术
FBAR滤波器起源与上世纪60年代，最初的FBAR滤波器是使用石英晶体作为压电材料，压电效应较弱，所以器件的Q值低，长期以来一直处于实验室研发阶段未能在工业界广泛应用。经过几十年的发展，1999年Agilent公司的Ruby研究组首次制备了性能良好的FBAR器件并以此为基础进一步研发了FBAR双工器，在1900MHz频段附近实现了频段间隔为60MHz的20MHz通频带宽并符合AMPS、GSM等通信要求。
进入21世纪，特别是在2015年后，5G通信技术迅速发展。越来越多的功能模块被要求挤入原本已不堪拥挤的无线终端中，迫使手机的射频收发信机(射频前端)向微型化、集成化方向发展。在射频前端结构中，双工器、滤波器亟待集成到芯片中。随着4G段智能手机的普及，滤波器的工作频率不断提高，以满足用户快速传输数据和高质量的音频、视频和图像的需求。作为目前唯一有望实现集成的射频滤波器技术，FBAR吸引了国内外研究机构的诸多关注。FBAR滤波器小体积，高性能的特点很好地满足了手持移动设备的需求，其优秀的滤波性能结合片上封装技术，50欧姆输入输出端匹配，为快速设计高性能手机，移动设备的芯片射频前端提供了绝佳的选择。
目前国内FBAR产业化、集成化面临几个难题：如何将FBAR器件模型整合到RFIC行业标准的EDA软件中，实现无缝连接、协同工作；如何精确地控制FBAR的谐振频率。因此建立一套行之有效、方便快捷的分析方法和器件模型，实现特定需求的滤波器的设计和优化方法是缩短产品周期、实现产业化的关键。
然而，目前多数用于设计FBAR滤波器的方法只考虑了一维Mason等效电路的电磁学仿真，对于器件的热效应未能充分纳入设计浮动标准。由于单独谐振器的仿真电路模型已经足够复杂，整合到高阶滤波器电路中原理图将更加繁琐，因此需要一种即简便又可靠的仿真设计模式。
由此可见，对于FBAR的性能模拟和仿真工作，为实现器件的设计和制备提供了重要的理论依据。所以亟需一种可以自动调谐各膜层参数以改善滤波性能的设计和优化方法。因此，提出一种可行、便捷的FBAR的设计和优化方法成为了实现滤波器集成化的关键。
ADS(Advanced Design System)是Agilent公司专门为RF工程师及DSP工程师开发的EDA工具，是国内外各大学及研究所使用最多的射频微波电路和通信系统仿真软件。Comsol Multiphysics是多物理场仿真软件，采用有限元算法对三维、二维等不同维度的模型进行仿真。借助ADS强大的电路仿真功能与Comsol Multiphysics的有限元仿真功能，我们可以很方便快捷地对FBAR进行模拟。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺点与不足，本发明的目的在于提供一种可行、便捷的应用ADS软件与Comsol Multiphysics软件基于改进Mason模型的FBAR梯形滤波器的设计和优化方法，所设计的FBAR滤波器传输性能满足要求。
本发明的目的通过以下技术方案实现：
一种基于改进Mason模型的FBAR滤波器优化方法，包括以下步骤：
(1)导入几何结构：在三维多物理场仿真软件中建立FBAR滤波器的几何结构。其中包括下电极层，压电层，上电极层，阻抗匹配层。
(2)建立热仿真模型：选择电磁-热多物理场联合仿真作为仿真的基本方式。
(3)设置材料参数：选择压电层，电极层，衬底等功能薄膜的材料参数。
(4)网格化：在仿真软件中利用有限元算法将三维模型网格化。
(5)边界条件设置：确定微分方程的边界条件，尽可能提升解的收敛性。
(6)构建一维原理图：根据改进Mason模型在ADS原理图中新增对应的电子元件和连线，构成电路图；
(7)修改元件参数值：选择压电层和电极层材料，根据所选材料的物理参数更新原理图中的元件参数值；
(8)定义各膜层的几何参数：根据工作频率设定压电层厚度、电极层厚度和谐振面积；
(9)添加目标和优化控件：应用ADS软件自带的目标值(GOAL)和优化功能(Optimize)两大控件对滤波器S参数进行优化，设定三个目标值，设定并联谐振器上电极、串联谐振面积、并联谐振面积为优化变量；
(10)调谐优化，直到传输曲线达到目标值，或已优化到该滤波器结构的理论最优值；
(11)确定优化后的FBAR各膜层的几何参数和滤波器结构。
步骤(7)所述根据所选材料的物理参数更新原理图中的元件参数值，具体为：压电层的声速、声阻抗、机电耦合系数、夹持介电常数、衰减因子和电极层的声速、声阻抗、衰减因子。
步骤(9)所述应用ADS软件自带的目标值(GOAL)和优化功能(Optimize)两大控件对滤波器S参数进行优化，设定三个目标值。设定并联谐振器上电极、串联谐振面积、并联谐振面积为优化变量，具体为：
利用ADS软件的目标控件，设置带内插损大于-3dB，即对应频带内S21大于-3dB，同时带外抑制小于-30dB，即带外两个频点处S21小于-30dB，利用ADS软件的优化控件，设定并联谐振器上电极、串联谐振面积、并联谐振面积为优化变量，开启变量OptimizationStatus为Enabled，设置优化范围和步长，修改优化控件中对优化次数的设定。
步骤(11)所述优化后的FBAR各膜层的几何参数和滤波器结构，具体为：
经软件自动取点计算和调谐预先设定的优化次数后，在S21优化达到目标的条件下，更新各参数优化值。包括并联谐振器电极厚度、串联谐振面积、并联谐振面积。无法达到目标或优化方差很大的情况下，修改目标值或者更换滤波器拓扑结构重复步骤(9)-步骤(11)直到满足指标，最终完成滤波器的设计和优化。
本发明的有益效果：1.本发明综合运用软件，利用ADS软件实现FBAR谐振器的封装，封装后的二端口元件，极大简化了滤波器设计电路。
2.本发明在建立的FBAR梯形滤波器模型的基础上，综合运用软件的目标和优化两大控件，实现了FBAR谐振面积和各膜层厚度的自动调谐，便于同时满足带内插损和带外抑制的指标要求。
3.本发明将电磁模拟与热学仿真相结合，充分考虑了电磁场能量转化为焦耳热的对器件本身的影响，并且在三维空间建模，模拟结果更为可靠。
4.本发明可根据需要模拟各种材料制备的FBAR的谐振频率，优化各种拓扑结构FBAR滤波器的参数值，为调谐得到更优FBAR几何参数、探究各物理参数影响传输性能的深层机制提供了新思路。
附图说明
图1为基于改进Mason模型的FBAR滤波器优化方法的流程图。
图2为FBAR谐振器的三维模型示意图。
图3为FBAR谐振器电路原理图。
图4为封装后的库文件示意图。
图5为梯形FBAR滤波器电路原理图。
图6为优化前后传输曲线S21的对比图。
具体实施方式
下面结合具体实施例和附图，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1
如图1所示，本实施例的基于改进Mason模型的FBAR滤波器优化方法，包括以下步骤：
(1)选择所要仿真的物理场并在Comsol Multiphysics软件中建立FBAR压电震荡堆的三维模型，如图2所示。其中下电极层厚度、压电层厚度、上电极层厚度分别设置为26.44nm、2.02μm、29.29nm。
(2)设置仿真所要应用的边界条件以及公式。温度设定为在上下电极层为20℃，上电极层与空气自由接触。
(3)对三维模型进行网格化构建，采用四面体网格的自由剖分方法并仿真得到热学模型。
(4)根据改进Mason模型在ADS原理图中新增对应的电子元件和连线，构成如图3所示的电路图，电子元件包括阻抗，变压器，变量VAR。
(5)修改元件参数值：分别选择AlN和Mo为压电层材料和电极材料，根据所选材料的物理参数更新原理图中的元件参数值；压电层AlN的纵波声速、特征声阻抗、机电耦合系数、夹持介电常数、衰减因子分别为11350m/s、3.70e7 kg/m2s、6.0％、9.50e-11F/m、800dB/m；电极层Mo的声速、声阻抗、衰减因子分别6210m/s、6.39e7 kg/m2s、500dB/m。
(6)定义各膜层的几何参数：本实施例中通带在2.55-2.58GHz范围，设定串联FBAR的压电层厚度为2.02μm、上下电极层厚度为26.44nm；并联FBAR的压电层厚度为2.02μm、上下电极层厚度分别为29.29nm和26.44nm。
(7)添加端口：上电极层的右声学端口与压电层的左声学端口级联，上电极层的左声学端口接地，下电极层的左声学端口与压电层的右声学端口级联，下电极层的右声学端口接地。压电层的两个电学端口定义为Port1、port2。
(8)封装成库文件：应用ADS软件的Symbol功能，将步骤(2)-步骤(4)制作的电路模型在同一个Workspace文件中建立对应的Symbol，Symbol类型为Y参数，包括两个端口，对应原理图中的两个电学端口。封装完成为如图4所示的二端口元件。
(9)新建仿真电路原理图：在ADS同一个Cell文件中新建原理图，采用Component命令调用步骤(5)封装的库文件，连线完成如图5所示的五阶梯形滤波器的电路图；本实施例中五阶梯形滤波器的拓扑结构是三个串联FBAR和两个并联FBAR采用T型级联，调用三次串联FBAR的symbol、两次并联FBAR的symbol，信号源。
(10)添加仿真元件：在电路原理图中添加信号源Term1，Term2，分别接地，Term的内阻设定为50欧姆，添加S参数仿真工具S-PARAMETERS，设定仿真起始频率为2GHz、终止频率为3GHz及步长为10MHz，根据需要的数据点多少设定步长，但步长过小会导致计算耗时过长，点数至少要大于100个。
(11)提取初步仿真结果：利用S参数控件仿真，在Plot Trace中添加dB(S(2,1))。添加三个Marker标记，通带为2.55-2.58GHz，带宽为30MHz。
(12)添加目标和优化控件：应用ADS软件自带的目标值(GOAL)和优化功能(Optimize)两大控件对滤波器S参数进行优化，设定三个目标值。设定并联谐振器上电极、串联谐振面积、并联谐振面积为优化变量；
本实施例中设定三个目标值，添加GOAL控件，设置2.55GHz处的S21小于-45dB，2.58GHz处的S21小于-45dB，以及2.55-2.58GHz内的S21大于-3dB，各目标权重均为1:5:1。添加OPTI控件，设置以下变量VAR：串联面积为优化变量a1，初值仍为1e-8，优化范围0.5e-8～4e-8，并联面积为优化变量a2，初值为1e-8，优化范围0.5e-8～4e-8。设置并联谐振器上电极厚度为优化变量a3，初值为1e-9，优化范围为1e-9～2.0e-7，优化类型为连续，优化次数为200次。
(13)利用ADS的Optimize功能开始自动优化，直到200次取点逼近目标值的优化过程完成，传输曲线已优化到该滤波器拓扑结构理论上的最优值。
本实施例中200次优化耗时134秒准确率达到99.94％，结果可靠。
(14)确定优化后的FBAR各膜层的几何参数和滤波器结构。优化后结果如图6所示，带内插损小于1.206dB，带外抑制大于35.204dB，最终优化后得到的并联谐振器上电极厚度为0.196μm，串联谐振器面积分别为18584μm2,19706μm2，36267μm2,23414μm2并联谐振器面积为分别为28607μm2,27774μm2,23987μm2,33559μm2。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于改进Mason模型的FBAR滤波器优化方法，其特征在于，其包括以下步骤：
(1)导入几何结构：在三维多物理场仿真软件中建立FBAR滤波器的几何结构。
(2)建立热仿真模型：选择电磁-热多物理场联合仿真作为仿真的基本方式。
(3)设置材料参数：选择压电层，电极层，衬底等功能薄膜的材料参数。
(4)网格化：在仿真软件中利用有限元算法将三维模型网格化。
(5)边界条件设置：确定微分方程的边界条件，尽可能提升解的收敛性。
(6)构建一维原理图：根据改进Mason模型在ADS原理图中新增对应的电子元件和连线，构成电路图；
(7)修改元件参数值：选择压电层和电极层材料，根据所选材料的物理参数更新原理图中的元件参数值；
(8)定义各膜层的几何参数：根据工作频率设定压电层厚度、电极层厚度和谐振面积；
(9)添加目标和优化控件：应用ADS软件自带的目标值(GOAL)和优化功能(Optimize)两大控件对滤波器S参数进行优化，设定三个目标值，设定并联谐振器上电极、串联谐振面积、并联谐振面积为优化变量；
(10)调谐优化，直到传输曲线达到目标值，或已优化到该滤波器结构的理论最优值；
(11)确定优化后的FBAR各膜层的几何参数和滤波器结构。
2.根据权利要求1所述的基于改进Mason模型的FBAR滤波器优化方法，其特征在于，步骤(2)所述建立电磁-热多物理场联合仿真，具体为：利用Comsol Multiphysics与ADS软件针对FBAR滤波器的热效应与电磁效应进行联合仿真。在Comsol Multiphysics软件中建立FBAR滤波器的三维模型，并设置相应的边界条件与求解公式。
3.根据权利要求1所述的基于改进Mason模型的FBAR滤波器优化方法，其特征在于，步骤(7)所述根据所选材料的物理参数更新原理图中的元件参数值，具体为：压电层的声速、声阻抗、机电耦合系数、夹持介电常数、衰减因子和电极层的声速、声阻抗、衰减因子；所述的选择压电层和电极层材料，其中压电层是具有压电效应的薄膜材料，包括AlN、ZnO和PZT。
4.根据权利要求1所述的基于改进Mason模型的FBAR滤波器优化方法，其特征在于，步骤(9)所述添加目标和优化控件，具体为：应用ADS软件自带的目标值(GOAL)和优化功能(Optimize)两大控件对滤波器S参数进行优化，并在得到优化结果后重新将具体参数更新至Comsol Multiphysics中的三维热学模型中。再根据电磁-热学联合仿真模型得到更为精确的仿真结果。
5.根据权利要求1所述的基于改进Mason模型的FBAR滤波器优化方法，其特征在于，步骤(11)所述优化后的FBAR各膜层的几何参数和滤波器结构，具体为：经软件自动取点计算和调谐预先设定的优化次数后，在S21优化达到目标的条件下，更新各参数优化值，包括并联谐振器上电极、串联谐振面积、并联谐振面积，无法达到目标或优化方差很大的情况下，修改目标值或者更换滤波器拓扑结构重复步骤(9)-步骤(11)直到满足指标，最终完成滤波器的设计和优化。
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