Physikalisch basierte statistische Modellierung von Mikrowellen-GaN-HEMTs

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Matthias Rudolph
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik ; Kommunikationstechnik und -netze, Hochfrequenztechnik und photonische Systeme, Signalverarbeitung und maschinelles Lernen für die Informationstechnik
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 535764088

Integrierte Schaltungen werden mithilfe von Simulationen entworfen, deren Genauigkeit wesentlich von der Qualität der verwendeten Modelle für die Transistoren bestimmt wird. In der Regel finden kompakte Modelle Verwendung, die das elektrothermische Verhalten des Transistors auf der Basis eines Ersatzschaltbilds beschreiben, dessen Elemente durch parametrisierte Gleichungen definiert sind. Auf diese Weise kann ein allgemeines Modell z.B. für einen GaN-HEMT mit vergleichbar überschaubarem Aufwand in der Parameterextraktion auf einen speziellen Transistor in einem konkreten Prozess angepasst werden. Nun unterscheiden sich nominell gleiche Transistoren der gleichen Technologie in der Praxis durchaus in gewissem Maße. Neben systematischen Parameterstreuungen z.B. zwischen Wafermitte und -Rand treten auch zufällige Schwankungen z.B. durch Schwankungen der Epitaxie- oder Prozessbedingungen auf. Transistormodelle, die nur den nominellen Transistor gut beschreiben, sind daher nicht ausreichend, um unter realistischen Bedingungen zuverlässig integrierte Schaltungen zu entwerfen. Fehlt die Information zur Streuung der Transistorparameter, so wird die Ausbeute an Schaltungen, die die Spezifikationen erfüllen, nicht optimal sein. Die Parameter eines kompakten Modells müssen vielmehr als statistische Größen definiert sein, um die genannten Streuungen der Parameter abbilden zu können. Ein solches Modell soll im Folgenden als statistisches Modell bezeichnet werden. Dieses Vorhaben setzt sich zum Ziel, ein statistisches Modell für GaN HEMTs abzuleiten. Dabei soll die Anzahl der Zufallsvariablen minimiert werden, indem die Streuung grundlegender technologischer bzw. physikalischer Größen beschrieben wird, die sich dann ihrerseits in deterministischer Weise auf einen oder mehrere Modellparameter auswirken. Die wissenschaftliche Herausforderung besteht dabei darin, dass physikalisch basierte kompakte Modelle für GaN HEMTs erst in den vergangenen Jahren entwickelt wurden, und dass auch diese stärker auf Fitting-Formeln zurückgreifen müssen als von Silicium-Technologien gewohnt. Zudem weisen GaN-HEMTs eine deutliche Dispersion auf, deren physikalische Modellierung selbst noch Gegenstand der Forschung ist.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Israel
• Mitverantwortlich: Dr. Oliver Hilt
• Kooperationspartner: Professor Dr. Dan Ritter, Ph.D.