CN116341323B - 一种基于空间映射算法的baw滤波器设计优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于空间映射算法的BAW滤波器设计优化方法，包括：构建FBAR和BAW滤波器的多物理场力‑电磁耦合细模型；构建FBAR的Mason等效物理粗模型；构建所述多物理场力‑电磁耦合细模型和所述Mason等效物理粗模型之间的一维映射关系，获取满足目标频率的谐振器。本发明可以快速优化单个谐振器，节省了大量的时间，且谐振器的谐振频率精确度可以优化到0.001Ghz，使优化结果更加准确效率更高。
Description
技术领域
本发明属于BAW滤波器技术优化领域，尤其涉及一种基于空间映射算法的BAW滤波器设计优化方法。
背景技术
近十年来，移动数据的指数型增长及消费电子的巨大需求带动柔性电子技术和移动通信技术的高速发展，MEMS(Micro Elector-Mechanical System，微机电系统)技术在RF(Radio Frequency，射频)通讯与传感方面中的发展创新成为当下研究与关注的热点。随着5G时代的到来，通过利用更高频段以及频段重组来实现移动通信，这对射频元器件提出了更严格的要求，集成化、微型化、高频带宽化、成为发展趋势，在此背景下，作为MEMS器件重要成员的薄膜体声波谐振器(Thin Film BulkAcoustic Resonator，FBAR)以其优异性能在无线通信领域发挥着巨大作用，并且相关的滤波器已经实现了大规模的商用。
目前，声表面波滤器(SAW)和体声波滤波器(BAW)应用在5G通信设备中较多，BAW滤波器相比于SAW滤波器的主要优点是：BAW滤波器可以提供更高的品质因数Q，且滤波插入损耗低曲线陡峭、及隔离性高。但是在较高的频率下，SAW换能器的指状物的间距会变得较小，对空间和线的实际宽度的控制更加困难，且较薄的叉指而引起的损耗会造成滤波器性能大大降低。因此，FBAR正在逐步取代传统的SAW滤波器。目前在亚洲、欧洲、美国等地数十个不同工作频率段的智能手机设计中，均采用了基于FBAR技术的滤波器产品，而在未来数年，我们将会迎来一个设计声学滤波器的黄金时间。FBAR技术面临的最大挑战之一就是降低成本，并且继续提供性能。但为适应市场发展，对其性能的优化和结构的创新会成为当前研究的热点。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出一种基于空间映射算法的BAW滤波器设计优化方法，旨在基于FBAR的Mason等效物理模型粗模型，结合基于有限元算法的多物理场力-电耦合模型的细模型，建立一种滤波器优化的映射算法，利用该映射优化算法开展BAW滤波器三维模型的结构优化，最终设计一个性能良好的滤波器模型。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于空间映射算法的BAW滤波器设计优化方法，包括：
构建FBAR和BAW滤波器的多物理场力-电磁耦合细模型；
构建FBAR的Mason等效物理粗模型；
构建所述多物理场力-电磁耦合细模型和所述Mason等效物理粗模型之间的一维映射关系，获取满足目标频率的谐振器。
可选地，构建FBAR和BAW滤波器的多物理场力-电磁耦合细模型包括：
构建FBAR物理模型的三维几何结构模型；
构建BAW滤波器的多物理场耦合模型；
基于所述三维几何结构模型和所述多物理场耦合模型，构建所述多物理场力-电磁耦合细模型。
可选地，构建FBAR物理模型的三维几何结构模型包括：
设置串并联谐振器的物理参数尺寸和材料参数，其中，所述材料参数包括：弹性进度常数和损耗因子；
对所述三维几何结构模型进行六面体网格剖分处理，获取所述多物理场力-电磁耦合细模型的六面体单元信息。
可选地，所述多物理场耦合模型包括：静电场模型和力学模型；
所述静电场模型为：
其中，D表示电位移矢量，E表示电场强度，V表示电势，ρV表示电荷密度；
所述力学模型包括：
其中，表示应变张量，FV表示体积力密度。
可选地，所述六面体单元信息包括：六面体单元体心坐标信息、面心坐标信息和角点坐标信息。
可选地，构建FBAR和BAW滤波器的多物理场力-电磁耦合细模型后还包括：
结合所述六面体单元信息，利用有限元分析方法对所述多物理场耦合方程进行求解，获取所述多物理场力-电磁耦合细模型的物理参数，所述物理参数包括：密度、厚度和面积。
可选地，构建FBAR的Mason等效物理粗模型包括：
在路仿真器ADS中建立单个FBAR谐振器的Mason模型，建立BAW滤波器的粗模型；
基于FBAR压电薄膜以及普通声学层声波的传输特性，获取FBAR的阻抗表达式，对所述FBAR的阻抗表达式进行变换，获取RLC元件电路图，各个膜层按照上电极-压电层-下电极-衬底的模型结构连接，上电极以上及下电极以下均为以导线表示的空气层；将单个FBAR的Mason模型进行串并联连接，构成所述Mason等效物理粗模型；并将所述材料参数和所述物理参数，带入所述Mason等效物理粗模型。
可选地，获取满足目标频率的FBAR包括：
在Mason等效物理粗模型中改变上下电极层厚度、压电层厚度，设计一组理想的谐振器，将设计的参数代入所述多物理场力-电磁耦合细模型进行仿真；
利用阻抗曲线拟合的方法，对仿真的粗模型进行参数提取，即调整粗模型参数使粗模型结果逼近细模型的结果，建立起两个模型之间的所述一维映射关系；
对所述一维映射关系进行迭代，使所多物理场力-电磁耦合细模型结果和粗模型结果一致，获得所述满足目标频率的FBAR。
可选地，所述一维映射关系为：
其中，x∈Rn*1，Rn*1表示n个需要优化参量的一维向量，Rf∈Rm*1，Rm*1表示有m个响应点的矢量，x*表示需要优化的设计参量，U表示适当的目标函数，Rf表示细模型响应。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：
如果直接在仿真软件中优化，计算单个谐振器的时间需要20分钟左右，且需要大量采集单个谐振器的数据，且不一定有好的滤波效果；采用本发明的方法，即使Mason模型与实际滤波器存在较大误差，也可通过渐进空间映射将粗模型与细模型之间建立映射关系，同时可以快速优化单个谐振器，节省了大量的时间，且谐振器的谐振频率精确度可以优化到0.001Ghz。使优化结果更加准确效率更高。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例的基于空间映射算法的BAW滤波器设计优化方法流程示意图；
图2为本发明实施例的BAW滤波器的多物理场力-电磁耦合模型示意图；
图3为本发明实施例的BAW滤波器在多物理场力-电磁耦合模型验证的散射参数结果示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本发明提出了一种基于空间映射算法的BAW滤波器设计优化方法，包括：
构建FBAR和BAW滤波器的多物理场力-电磁耦合细模型；
构建FBAR的Mason等效物理粗模型；
构建多物理场力-电磁耦合细模型和Mason等效物理粗模型之间的一维映射关系，获取满足目标频率的FBAR。
进一步地，构建FBAR和BAW滤波器的多物理场力-电磁耦合细模型包括：
构建BAW滤波器的三维几何结构模型；
构建FBAR物理模型的多物理场耦合方程；
基于三维几何结构模型和多物理场耦合方程，构建多物理场力-电磁耦合细模型。
进一步地，构建BAW滤波器的三维几何结构模型包括：
设置串并联谐振器的物理参数尺寸和材料参数，其中，材料参数包括：弹性进度常数和损耗因子；
对三维几何结构模型进行六面体网格剖分处理，获取物理模型的六面体单元信息。
进一步地，六面体单元信息包括：六面体单元体心坐标信息、面心坐标信息和角点坐标信息。
进一步地，构建FBAR和BAW滤波器的多物理场力-电磁耦合细模型后包括：
结合六面体单元信息，利用有限元分析方法对多物理场耦合方程进行求解，获取多物理场力-电磁耦合细模型的物理参数，物理参数包括：密度、厚度和面积。
进一步地，构建FBAR的Mason等效物理粗模型包括：
在路仿真器ADS中建立BAW滤波器的粗糙模型，建立FBAR单元的Mason模型；
基于FBAR压电薄膜以及普通声学层声波的传输特性，获取FBAR的阻抗表达式，对FBAR的阻抗表达式进行变换，获取RLC元件电路图，各个膜层按照上电极-压电层-下电极-衬底的模型结构连接，上电极以上及下电极以下均为以导线表示的空气层；将FBAR单元的Mason模型进行串并联连接，构成Mason等效物理粗模型；并将材料参数和物理参数，带入Mason等效物理粗模型。
进一步地，获取满足目标频率的FBAR包括：
将Mason等效物理粗模型作为粗模型，在粗模型中改变上下电极层厚度、压电层厚度，设计一组理想的谐振器，将设计的参数代入多物理场力-电磁耦合细模型进行仿真；
利用阻抗曲线拟合的方法，对仿真的粗模型进行参数提取，即调整粗模型参数使粗模型结果逼近细模型的结果，建立起两个模型之间的一维映射关系；
对一维映射关系进行迭代，使所多物理场力-电磁耦合细模型结果和粗模型结果一致，获得满足目标频率的FBAR。
空间映射优化算法是将效率低的，精确的全细物理模型计算方法转换成高效的等效电路粗模型与细模型结合的方法。本发明将空间映射优化算法用于BAW滤波器芯片优化设计中，巧妙结合了BAW滤波器多物理场力-电磁耦合细模型仿真的精确性和等效电路Mason粗模型仿真的快速性。首先，应用渐进空间映射的算法建立基于有限元算法的多物理场力-电磁耦合细模型。其次，给出BAW滤波器的等效电路Mason粗模型。最终，利用上述提出的方法设计了一个性能良好的BAW滤波器。
如图1所示，本实施例所提出的基于空间映射算法的BAW滤波器设计优化方法，具体包括以下步骤：
步骤S1：建立FBAR和BAW滤波器的多物理场力-电磁耦合细模型，进行电学稳态分析。
步骤101：建立BAW滤波器的三维几何结构作为细模型，包括设置串并联谐振器的物理参数尺寸，弹性进度常数、损耗因子等材料参数，之后对三维几何结构进行六面体网格剖分处理，得到物理模型的六面体单元信息。
具体的，六面体单元信息包括六面体单元体心坐标信息、面心坐标信息、角点坐标信息等。
步骤102：利用有限元方法对力-电磁耦合模型进行电学稳态分析。需设置多物理场耦合方程包括静电场方程和力学方程。其中静电场方程为：
其中，D表示电位移矢量，E表示电场强度，V表示电势，ρV表示电荷密度；
具体的，力学方程为：
其中，表示应变张量，FV表示体积力密度。
具体的，将静电场方程和力学方程进行联立可得：
其中，D表示电位移矢量，E表示电场强度，V表示电势，ρV表示电荷密度，表示应变张量，FV表示体积力密度。
结合六面体单元信息，利用有限元方法对多物理场耦合方程进行求解，得到耦合方程中包含的各物理参数；
进行电学稳态分析；得到FBAR的阻抗曲线以及BAW滤波器的散射参数。
图2本发明BAW滤波器的多物理场力-电磁耦合模型。
该方法使用到的BAW滤波器模型为四层结构，模型示意图如图2所示，左侧串联谐振器，右侧为并联谐振器，单个FBAR结构从上到下依次为电极层，压电层，电极层，衬底，串联谐振器各层结构厚度依次为0.1621um，1.1046um，0.1621um，5um；并联谐振器各层结构厚度依次为0.0929um，1.7367um，0.0929um，5um。
步骤S2：在ads中搭建Mason等效物理模型作为粗模型，代入上述BAW滤波器力-电磁耦合模型中的弹性进度常数、损耗因子等材料参数以及密度、厚度、面积等物理参数；
在路仿真器ADS中建立BAW滤波器的粗糙模型，建立单个FBAR的Mason模型。由FBAR压电薄膜以及普通声学层声波的传输特性推导出FBAR的阻抗表达式，将其通过变换得到RLC元件电路图，各个膜层按照上电极-压电层-下电极-衬底的模型结构连接，上电极以上及下电极以下均为以导线表示的空气层。将单个FBAR进行串并联连接，构成等效BAW滤波器模型。
步骤S3：应用空间映射方法，依据力-电磁耦合细模型和Mason电路粗模型设计出一组满足目标频率的FBAR。
步骤301：首先需要在粗模型中改变上下电极层厚度、压电层厚度，设计一组理想的谐振器，将设计的参数代入细模型仿真，
步骤302：运用阻抗曲线拟合的方法:在粗模型中进行参数提取，即调整粗模型参数使粗模型结果逼近细模型的结果，建立起两个模型之间的映射关系:
其中，x∈Rn*1，Rn*1表示n个需要优化参量的一维向量，Rf∈Rm*1，Rm*1表示有m个响应点的矢量，x*表示需要优化的设计参量，U表示适当的目标函数，Rf表示细模型响应。
步骤303：不断更新迭代这个映射关系，最终使细模型结果与粗模模型结果一致，得到满足目标频率的FBAR；
步骤S4：优化BAW滤波器面积，在BAW滤波器的粗模型中，同时改变串并联谐振器的有源面积参数，使散射参数(S11、S21)较理想的滤波器。
步骤S5：将优化后Mason粗模型电路的参数：串并联谐振器电极层厚度、压电层厚度、有源面积，带入多物理场力-电磁耦合细模型进行验证。
分别优化串并联薄膜体声波谐振器电极层的厚度、压电层的厚度，设计得到FBAR满足设计指标的粗模型参数。
将该粗模型指标带入细模型中进行仿真，验证参数的准确性；
若细模型结果不准确，则通过不断更新迭代这个映射关系，直至细模型结果满足设计指标。
在粗模型中进行优化，得到满足设计指标的粗模型参数，并带入细模型中进行仿真；如果不满足设计指标，其次通过参数提取，使粗模型结果逼近细模型结果，建立起两个模型之间参数的映射关系，通过不断更新迭代这个映射关系，直至细模型结果满足设计指标。
根据滤波器的中心频率2.010Ghz，本实施例设定并联谐振器的并联谐振频率和串联谐振器的串联谐振频率分别为2.005Ghz和2.015Ghz(串联谐振器的串联谐振点需略大于并联谐振器的并联谐振点，使滤波器的带宽更宽以及滤波器效果更好)。优化粗模型，得到并联谐振器的最佳设计参量。
据BAW滤波器的性能原理可知，需优化串并联谐振器的面积。调谐并联谐振器面积S1与串联谐振器的面积S2进行优化，使S11、S21参数达到理想效果。
将串并联谐振器电极层厚度、面积，压电层的厚度代入细模型进行验证，得到较理想的结果，直细模型响应已经满足了优化目标，从而证明了用该种方法对BAW滤波器进行优化是可行的。
图3为本发明BAW滤波器在多物理场力-电磁耦合模型验证的散射参数结果。
以上，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (3)
1.一种基于空间映射算法的BAW滤波器设计优化方法，其特征在于，包括：
构建FBAR和BAW滤波器的多物理场力-电磁耦合细模型；
构建FBAR和BAW滤波器的多物理场力-电磁耦合细模型包括：
构建FBAR物理模型的三维几何结构模型；
构建FBAR物理模型的三维几何结构模型包括：
设置串并联谐振器的物理参数尺寸和材料参数，其中，所述材料参数包括：弹性进度常数和损耗因子；
对所述三维几何结构模型进行六面体网格剖分处理，获取所述多物理场力-电磁耦合细模型的六面体单元信息；
构建BAW滤波器的多物理场耦合模型；
所述多物理场耦合模型包括：静电场模型和力学模型；
所述静电场模型为：
其中，D表示电位移矢量，E表示电场强度，V表示电势，ρV表示电荷密度；
所述力学模型包括：
其中，表示应变张量，FV表示体积力密度；
基于所述三维几何结构模型和所述多物理场耦合模型，构建所述多物理场力-电磁耦合细模型；
构建FBAR的Mason等效物理粗模型；
构建FBAR的Mason等效物理粗模型包括：
在路仿真器ADS中建立单个FBAR谐振器的Mason模型，建立BAW滤波器的粗模型；
基于FBAR压电薄膜以及普通声学层声波的传输特性，获取FBAR的阻抗表达式，对所述FBAR的阻抗表达式进行变换，获取RLC元件电路图，各个膜层按照上电极-压电层-下电极-衬底的模型结构连接，上电极以上及下电极以下均为以导线表示的空气层；将单个FBAR的Mason模型进行串并联连接，构成所述Mason等效物理粗模型；并将所述材料参数和所述物理参数，带入所述Mason等效物理粗模型；
构建所述多物理场力-电磁耦合细模型和所述Mason等效物理粗模型之间的一维映射关系，获取满足目标频率的谐振器；
获取满足目标频率的谐振器包括：
在Mason等效物理粗模型中改变上下电极层厚度、压电层厚度，设计一组理想的谐振器，将设计的参数代入所述多物理场力-电磁耦合细模型进行仿真；
利用阻抗曲线拟合的方法，对仿真的粗模型进行参数提取，调整粗模型参数使粗模型结果逼近细模型的结果，建立起两个模型之间的所述一维映射关系；
对所述一维映射关系进行迭代，使所多物理场力-电磁耦合细模型结果和粗模型结果一致，获得所述满足目标频率的谐振器；
所述一维映射关系为：
其中，x∈Rn*1，Rn*1表示n个需要优化参量的一维向量，Rf∈Rm*1，Rm*1表示有m个响应点的矢量，x*表示需要优化的设计参量，U表示适当的目标函数，Rf表示细模型响应。
2.根据权利要求1所述的基于空间映射算法的BAW滤波器设计优化方法，其特征在于，所述六面体单元信息包括：六面体单元体心坐标信息、面心坐标信息和角点坐标信息。
3.根据权利要求1所述的基于空间映射算法的BAW滤波器设计优化方法，其特征在于，构建FBAR和BAW滤波器的多物理场力-电磁耦合细模型后还包括：
结合所述六面体单元信息，利用有限元分析方法对所述多物理场耦合方程进行求解，获取所述多物理场力-电磁耦合细模型的物理参数，所述物理参数包括：密度、厚度和面积。
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