如何使用GaN HEMT抽取Self-heating效应和Trapping效应模型参数？

氮化镓(GaN)技术在5G基站、卫星通信和其他应用中的迅速普及提高了晶体管建模的门槛。尤其是，在最新版本的ADS中支持ASM-HEMT 101.4和MVSG_CMC 3.2.0 GaN HEMT模型。对于器件建模工程师，如何准确地抽取这两个效应的模型参数往往是一个挑战，今天来介绍一下使用IC-CAP中GaN HEMT模型参数抽取包如何抽取Self-heating效应和Trapping效应模型参数。

GaN器件的标准模型

通过对业界GaN模型的验证筛选，Compact Model Coalition (CMC)选出ASM-HEMT和MVSG_CMC作为GaN器件的标准模型。

ASM-HEMT是一个计算效率高，基于表面势的电流和电荷模型，考虑了各种二次器件效应，包括Self-heating和Trapping等效应。

 

MVSG_CMC (MIT Virtual Source GaNFET Compact Model Coalition) 是一种基于电荷的模型，具有多种场板电流和电荷模型可供选择。它还包括Leakage、Noise、Self-heating和Trapping等效应。

这两种模型都提供了GaN器件行为的模拟，适用于频域和时域的精确模拟。它们都使用带有热阻和热容的R-C网络来模拟Self-heating效应。两者还提供了各种Trapping场景的参数选择，包括最新版本的R-C网络模型，其中包含可变drain-lag和门gate-lag。

Self-heating模型参数抽取

GaN器件的功率密度增加，使自热集中在更小的区域，降低了迁移率，增加了信号延迟，并可能缩短器件的使用寿命。使用IC-CAP提取自热参数对于ASM-HEMT或MVSG_CMC GaN HEMT模型都是相似的。

在静态和脉冲激励下，利用漏极电流Id随漏极电压Vd和栅极电压Vg的变化进行热阻RTH0建模是有效的。首先，在室温下的静态Id-Vd曲线提供了一个基线。然后，在Vd0和Vg0保持在0V的情况下施加短Id脉冲，以最大限度地减少Trapping和Self-heating，从而提供不同温度下的响应曲线。将静态曲线与脉冲曲线叠加会得到Id相同的交点。计算并绘制功率与温度的关系，曲线斜率为RTH0。使用脉冲Id方法提供了一种比单独从直流静态特性中提取RTH0更直接的提取方法。

       

Trapping模型参数抽取

GaN器件中的Trapping效应也严重影响了器件的性能和可靠性。缓冲层和界面层中的电荷捕获降低了2DEG通道电荷密度和动态离子，增加了动态Ron和Cutt-off电压，并调节了Id。

同样，ASM-HEMT和MVSG_CMC之间的参数提取方法相似，即使模型之间在R-C网络的实现上存在差异。Trapping参数提取是在DC、IV、Thermal、S参数提取之后进行的。Gate-lag Trapping参数首先被抽取，因为它影响晶体管的初始响应和整体行为，只影响表面陷阱捕获。通过分析gate-lag行为，drain-lagTrapping提取更加准确，同时影响表面和缓冲陷阱。

ASM-HEMT Trapping Model 4 使用两个R-C电路来模拟drain-lag 和 gate-lag。

 

MVSG_CMC Trapping Model 2 使用一个类似的网络，但物理模型略有不同，考虑到捕获和释放时间的变化。

 

在Pulsed Vg下，同时保持Vd为常数来抽取gate-lag的参数；在Pulsed Vd，同时保持Vg为常数来抽取drain-lag的参数。

   

MVSG-CMC的典型drain-lag图说明了陷阱捕获和释放效应的差异

审核编辑：刘清