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基于神经网络空间映射的 微波射频器件建模.pdf
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基于神经网络空间映射的 微波射频器件建模.pdf
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学位论文作者签名: 导师签名:
签字日期: 年 月 日 签字日期: 年 月 日
摘 要
随着半导体工业的飞速发展,各种新的非传统器件不断涌现,继而现有的模
型已不能完全表征新器件的特性。传统的建模方法是不断试验和反复修正,建模
周期长且模型精度有限,需要建立新的模型。近年来,神经网络空间映射
(Neuro-Space Mapping, Neuro-SM )技术被广泛应用于非线性微波、射频器件建模
领域。其中,Neuro-SM 模型因在粗模型与精细模型之间加入了神经网络映射,
所以能比经验公式模型更精确地反映建模器件的非线性特性。然而,随着建模复
杂度的增加和工业上对缩短设计周期、降低成本和模型精度等要求的不断提高,
传统的 Neuro-SM 建模技术还需要改进完善。本文将在传统 Neuro-SM 的基础上,
提出三种适用于微波、射频器件建模的改进型 Neuro-SM 技术。
首先,提出一种改进的解析型 Neuro-SM 建模技术,该技术在原有的栅、漏
端电压映射的基础上,加入了电流映射神经网络,提高了传统 Neuro-SM 模型的
精度。推导出了改进型 Neuro-SM 模型的解析型表达式,提出了一种适用于改进
型 Neuro-SM 模型的训练算法。通过采用直流、小信号 S 参数、大信号 HB 数据
对 GaAs MESFET 器件进行建模的例子,验证了提出的改进型 Neuro-SM 建模技
术的正确性和有效性。
其次,提出一种新的解析型动态 Neuro-SM 模型。提出的动态 Neuro-SM 模
型的精度相比传统 Neuro-SM 有了显著的提高。该模型采用了先学习然后表征非
线性器件动态行为的时滞神经网络(Time-delay Neural Network,TDNN)技术,
其精度相比传统 Neuro-SM 有了显著的提高。论文通过一个晶体管建模的例子验
证了将动态映射用于 Neuro-SM 模型中的必要性。推导出了动态 Neuro-SM 模型
的解析型表达式,并提出了一种新型基于梯度算法的模型快速训练算法。通过对
ADS MESFET、栅宽为 2
50um 的 PHEMT 实际器件和二维器件仿真软件 Medici
产生的 HEMT 器件的建模,验证了新型动态 Neuro-SM 建模技术可以用于多种新
型微波、射频器件的建模,且可以突破现有建模方法精度有限的瓶颈。
最后,提出一种新的解析型静态、动态 Neuro-SM 建模技术,可以用于搭建
不同环境温度下考虑自热效应的射频、微波器件的电热模型。该模型考虑了建模
器件的工作温度变化对其特性的影响,首次将温度变量引入到 Neuro-SM 模型中。
文中还推导出了静态、动态 Neuro-SM 电热模型的解析型表达式,提出了一种可
以快速训练解析型静态、动态 Neuro-SM 电热模型的新型训练算法。通过对实际
的高功率晶体管、ADS MESFET 器件进行建模,验证了提出的考虑自热效应的
静态、动态 Neuro-SM 电热模型比经验公式模型准确。
关键词: 微波、射频器件建模 神经网络空间映射 人工神经网络 优化方法
ABSTRACT
With the rapid development in the semiconductor device manufacture technology,
new devices constantly emerge for commercial use, and the models which match
previous devices may not match new device behaviors well. Conventional approach
to solve such modeling problem is to manually modify the existing models to fit new
device characteristic. However, this is often a trial and error process and time
consuming. Recently, Neuro-Space Mapping (Neuro-SM) technique was widely used
for microwave and RF device modeling. By adding neural network mappings between
the coarse model and the fine model, the overall Neuro-SM model can match the
device data more closely than the coarse model alone. However, due to the increased
modeling complexity and the industry’s increasing need for tighter accuracy in order
to reduce design time, in such case, further enhancement is necessary for the
traditional Neuro-SM method. In this thesis, three enhanced Neuro-SM methods are
presented based on the traditional Neuro-SM.
First, an enhanced analytical Neuro-SM method is presented aimed at using neural
networks to automatically enhance the accuracy of the nonlinear device model. In our
proposed models, a new mapping for current at gate and drain, in additional to the
original mapping for voltage is used to produces better modeling accuracy compared
to traditional Neuro-SM method. Analytical mapping representation of our proposed
Neuro-SM model and training methods for mapping neural networks are also
proposed. Application examples on modeling MESFET devices and the use of new
models in DC,small signal S-parameter and large signal HB simulation demonstrate
the correctness and effectiveness of our proposed enhanced Neuro-SM model.
Secondly, a novel dynamic analytical Neuro-SM model is also proposed in this
thesis. Our dynamic analytical Neuro-SM model is a significant advance over the
traditional analytical Neuro-SM, due to the application of Time Delay Neural
Network (TDNN) as mapping neural network which have the ability of learning then
representing dynamic behavior of the nonlinear device. In this thesis, necessity of
using dynamic mapping is demonstrated by a transistor modeling example. Analytical
mapping representation and a novel two-phase training algorithm for fast training of
our proposed dynamic Neuro-SM based on gradient optimization are also introduced.
Application examples on modeling metal-semiconductor-field-effect transistor
(MESFET), A real 2
50 GaAs Pseudomorphic high-electron mobility transistor
(pHEMT) and a different HEMT generated from a physics-based device simulator
Medici and the use of the dynamic Neuro-SM models in DC, small signal S-parameter
and large-signal HB simulation demonstrate that our dynamic analytical Neuro-SM is
an effect approach for modeling various types of advanced microwave and RF devices
and allow us to exceed the present capabilities of the existing device model.
Finally , advanced static and dynamic Neuro-SM eletro-thermal models
considering self-heating effect for microwave and RF device modeling under different
ambient temperature is proposed. The affect to the charactersitc of the nonlinear
device due to the changes in working temperature is considered and electro-thermal
dynamic and temperature variables are incorporated into Neuro-SM model, for the
first time. Analytical mapping representation for our proposed static and dynamic
Neuro-SM eletro-thermal models is derived to train the mapping neural networks to
learn DC, small and large-signal data. Application examples on modeling high power
transistor and GaAs MESFET devices demonstrate that our static and dynamic
Neuro-SM eletro-thermal models allows us to exceed the present capabilities of
device models built by existing equivalent circuit methods.
KEY WORDS: Microwave and RF Device Modeling, Neuro-SM, Artificial
Neural Network, Optimization Method
目 录
第一章 绪论 .................................................................................................................. 1
1.1 研究背景 .......................................................................................................... 1
1.2 国内外研究现状及现有的主要建模方法概述 .............................................. 2
1.2.1 国内外研究现状 .................................................................................... 2
1.2.2 现有的主要建模方法概述 .................................................................... 4
1.3 本文的主要贡献 .............................................................................................. 5
1.4 本文的组织结构 .............................................................................................. 6
1.5 本章小结 .......................................................................................................... 7
第二章 传统的 Neuro-SM 建模技术 ........................................................................... 8
2.1 经典的 GaAs 基经验公式模型 ....................................................................... 8
2.1.1 Statz 电热模型 ........................................................................................ 9
2.1.2 Curtice 电热模型 .................................................................................. 11
2.1.3 Angelov 电热模型 ................................................................................ 13
2.2 几种常见的神经网络 .................................................................................... 14
2.2.1 MLP 神经网络 ...................................................................................... 15
2.2.2 TDNN 神经网络 ................................................................................... 16
2.3 传统 Neruo-SM 建模技术 ............................................................................. 17
2.3.1 粗模型和精细模型 .............................................................................. 17
2.3.2 传统的 Neuro-SM 模型的概念及结构 ............................................... 18
2.3.3 传统 Neuro-SM 模型的解析型表达式 ............................................... 19
2.3.4 传统 Neuro-SM 模型对映射神经网络权重的敏感度分析 ............... 20
2.3.5 传统 Neuro-SM 模型的训练 ............................................................... 22
2.4 本章小结 ........................................................................................................ 22
第三章 加入电流映射的改进型 Neuro-SM 建模方法研究 ..................................... 23
3.1 一种适用于微波、射频器件建模的改进型 Neuro-SM 技术 ..................... 24
3.1.1 改进型 Neuro-SM 模型的概念及结构 ............................................... 24
3.1.2 改进型 Neuro-SM 模型的解析型表达式 ........................................... 25
3.1.3 改进型 Neuro-SM 模型对映射神经网络权重的敏感度分析 ........... 29
3.1.4 改进型 Neuro-SM 模型的训练 ........................................................... 34
3.2 采用改进型 Neuro-SM 技术对 GaAs FET 器件建模 ................................. 35
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omygodvv
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