基于PSO的BSIM SOI模型参数提取方法

"这篇论文提出了一种利用粒子群优化算法（PSO）来提取基于BSIM SOI模型的SOI MOSFET（绝缘体上硅金属氧化物半导体场效应晶体管）参数的方法。该方法应用于加州伯克利大学BSIM小组开发的BSIM SOI 3.1模型，旨在实现直流参数的全局最优提取，这些参数与栅极电压和漏电压相关。通过多组实验，得到了最优参数的值，如惯性因子w设为0，学习因子c1和c2都设为2，并进行了初始化设置。" 在微电子学领域，参数提取是集成电路设计和半导体器件分析中的关键步骤。SOI MOSFETs因其独特的结构特性，如更好的热性能、更高的开关速度和更低的漏电流，在现代微电子技术中占据重要地位。然而，由于其复杂性，准确提取SOI MOSFET的模型参数是一项挑战。 论文中提到的粒子群优化（PSO）算法是一种生物启发的全局优化方法，模拟了鸟群寻找食物的行为。在参数提取过程中，PSO算法可以搜索多维空间，寻找最佳解决方案。在本文中，PSO被用于确定BSIM SOI模型的参数，这包括与器件性能密切相关的直流参数，如阈值电压、亚阈值斜率、沟道电荷、饱和区的漂移速度等。 BSIM SOI模型是由加州伯克利大学的研究团队开发的，它提供了一个详细且准确的SOI MOSFET的数学描述，可用于模拟和预测器件在不同工作条件下的行为。BSIM SOI 3.1模型包含了多个复杂的物理效应，如载流子自掺杂、量子效应和表面态的影响。 通过使用全球最优策略和标准PSO算法，研究者们能够处理BSIM模型中的大量参数，有效地解决了参数提取过程中的非线性和多峰问题。论文中提到的最优参数设置（w=0, c1=2, c2=2）是为了平衡探索和开发之间的权衡，以达到快速收敛和全局最优解。 这项研究为SOI MOSFET的参数提取提供了一种有效的方法，有助于提高器件建模的精度，进一步推动微电子技术的发展。通过采用优化算法，科研人员可以更准确地理解SOI MOSFET的工作机制，从而设计出更高效、更可靠的集成电路。