基于ANN参数的GaN HEMT建模：拓展模型适用性
11/18/2024, 02:00 PM UTC
基于ANN参数的GaN HEMT建模：提升模型扩展性GaN HEMT modeling with ANN parameters targets extensibility
➀ 探索使用ANN参数改进的ASM-HEMT混合模型进行GaN HEMT建模；➁ 解决了准确拟合宽范围S参数的挑战；➂ 基于ANN的参数拟合减少了测量与模拟之间的差异。➀ An improved ASM-HEMT hybrid model using ANN parameters is explored for GaN HEMT modeling; ➁ The challenge of accurate wide-range S-parameter fit is addressed; ➂ ANN-based parameter fitting reduces the discrepancy between measurements and simulations.在GaN晶体管设计中，对GaN HEMT的建模是一个关键挑战。传统的ASM-HEMT模型虽然能够捕捉诸如热和捕获效应等多方面的行为，但在广泛的偏置条件下准确性有限。
Keysight EDA的R&D设备建模小组的研究员们正在探索一种改进的ASM-HEMT混合模型，该模型结合了测量与物理模型，并利用人工神经网络（ANN）技术，在短时间内提高宽范围S参数的拟合度。
通过在Keysight IC-CAP中使用ANN建模工具包，研究人员能够将神经网络集成到Verilog模型中，从而改进ASM-HEMT等效电路，并提高了模型的准确性。
虽然ANN方法在IC-CAP中可以与任何设备模型协同工作，但它也表明，一个模型可能无法适应所有设备。然而，这种方法可以显著减少改进和加速S参数拟合所需的时间，从数月缩短到数小时。
---
本文由大语言模型（LLM）生成，旨在为读者提供半导体新闻内容的知识扩展（Beta）。
