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半导体器件噪声频域和时域分析的新方法研究

李伟华  
【摘要】:噪声是电路、器件,以至于其他自然和人造系统中普遍存在的物理现象,对其研究既具有科学意义,又有实用价值。经过近一个世纪的研究,人们在几乎所有类型的电子材料、电子元器件和电子整机中都可以观测到噪声的存在,电噪声具有丰富的形式和内容。对电噪声的研究将拓宽和加深对噪声的理解。本文将近年发展的信号处理方法应用于半导体器件噪声的分析,并探讨其在可靠性表征方面的应用。 半导体器件噪声的传统分析方法是频谱分析。频谱的形状参数是一类广泛使用的频谱参数。但是通过频谱参数不能够全面刻画噪声的特性,其原因如下:首先器件噪声存在多种成分,它们在频谱中可能会相互掩盖,从而阻碍了某些噪声成分参数的提取;其次随着噪声成分的增多,频谱形状参数的提取日益困难,而且误差越来越大,严重影响了噪声分析结果的精度;最后随着器件工艺的改进、新型器件的出现以及噪声分析手段的提高,人们在越来越多的器件中发现了非高斯、非线性、非稳态噪声的存在,这些噪声成分是功率谱分析方法所不能描述的。基于上述原因,器件噪声需要采用频谱参数在内的多个参量进行表征。 器件噪声多参量表征的工作分为三个层面:一、采用各种频域、时域和时频分析方法,提出能够反映噪声不同特性的多个表征参量;二、将这些表征参量用于噪声信号分析,提取信号的各种特性;三、与器件物理相结合,探讨器件噪声的微观机制。 围绕器件噪声的多参量表征,本文取得了三个方面的创新性研究结果:新的模型、新的方法应用以及将它们用于器件噪声分析后所获得的新的结论。 新的模型是指提出一种氧化层边缘陷阱按激活能分布的密度函数,并在此基础上提出了MOSFET 1/fγ噪声的模型,和基于边缘陷阱俘获一发射载流子热激活动力学过程的1/fγ噪声Monte Carlo模拟方法,并得到了频率指数γ可控的1/fγ涨落的噪声时间序列。 新的方法应用是指在子波分析、高阶统计量分析和复杂度分析方面所提出的新的表征参量。分述如下。 1.基于子波变换,提出了子波极大模统计特性分析方法、平均Lipschitz指数分析方法、子波相似系数分析方法、局部Lipschitz指数分析方法这4种分析方法。子波极大模统计特性分析方法刻画了噪声子波系数极大模的统计分布;局部Lipschitz指数刻画了信号子波系数的跨尺度衰减特性,描述了信号的局部奇异性;平均Lipschitz指数刻画了给定时间长度的序列中子波系数平均跨尺度衰减特性,反映了信号的整体奇异性;而子波相似系数刻画了两个信号的子波极大模在个数和幅值之间的匹配程度,反映了两个信号的相似程度。 2.提出了电子器件噪声高斯性和线性的定量分析方法,采用了双相干系数平方和(S)这一表征参量。通过计算机模拟噪声信号的分析,给出了依据S值对器件噪声分类的定量标准,即S值处于:区间[0,2)内为线性高斯信号;区间[2,60)内为非线性高斯信号;区间[60,500)内为线性非高斯信号;区间[500,+∞)内为非线性非高斯信号。将这种分析方法用于实验测量的电子器件噪声信号分析中,表明器件噪声中广泛存在这四种类型的信号,并可以用该方法进行有效区分。 3.实现并改进了LZ复杂度分析方法和涨落复杂度分析方法,通过它们可以有效地刻画信号的复杂度。在计算涨落复杂度时,相对于传统的均值二进制粗粒化,提出了差分粗粒化方式,并进行了分析验证。 新的结论是指将上述分析方法用于MOSFET实际测试噪声信号所获得的结论,分述如下。 1.根据子波极大模统计分析方法的分析结果可知:1)nMOSFET和pMOSFET的子波极大模统计结果均与RTS叠加模型的结果相接近;2)辐照没有改变nMOSFET和pMOSFET的低频噪声产生机制;3)辐照没有在MOSFET材料中引入新的缺陷类型,而是使原有类型缺陷增多或使散射增强,其中nMOSFET的辐照损伤大于pMOSFET。 2.根据双相干系数平方和的分析结果可知:nMOSFET器件噪声存在非高斯性;小尺寸器件噪声的非高斯性强于大尺寸器件;在器件的线性区,其非高斯性随着漏压的增加而增加。这一现象是由数学上的中心极限定理和器件噪声的微观机制所共同决定的。 3.根据LZ复杂度分析方法的分析结果可知:MOSFET在线性区噪声的LZ值随着漏压的增大而减小,随着栅压的增大而增大:nMOSFET噪声LZ值的变化幅度要大于pMOSFET. 4.涨落复杂度分析方法有两个表征参量:涨落复杂度(FC)和平均信息增益(mIG)。其结论如下:随着漏压的增加,MOSFET噪声的FC值减小,mIG值增加,其C-R值向Bernoulli曲线的右下方移动;随着栅压的增加,FC值增加,mIG值减小,其C-R值向Bernoulli曲线的左上方移动。 本文所取得的研究结果为进一步的半导体器件噪声研究奠定了实验和理论基础。


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