Разработка методики построения нелинейной модели метаморфного 0.15 мкм МHEMT InAlAs/InGaAs транзистора

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье рассматривается высокоточная методика моделирования InAlAs/InGaAs MHEMT транзисторов СВЧ диапазона частот с длиной затвора 0.15 мкм. Описанная методика учитывает нелинейные зависимости внутренних параметров от приложенных напряжений. Установлено, что максимальная ошибка моделирования не превышает 1.5% в диапазоне частот от 1 до 50 ГГц.

Об авторах

В. В. Локотко

Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”

Автор, ответственный за переписку.
Email: vasilii.lokotko@gmail.com
Россия, Москва

И. С. Васильевский

Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”

Email: vasilii.lokotko@gmail.com
Россия, Москва

Н. И. Каргин

Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”

Email: vasilii.lokotko@gmail.com
Россия, Москва

Список литературы

  1. Dambrine G. et al. A new method for determining the FET small-signal equivalent circuit // IEEE Transactions on microwave theory and techniques. 1988. V. 36. № 7. P. 1151–1159.
  2. Yanagawa S., Ishihara H., Ohtomo M. Analytical method for determining equivalent circuit parameters of GaAs FETs // IEEE Transactions on microwave theory and techniques. 1996. V. 44. № 10. P. 1637–1641.
  3. Anholt R., Swirhun S. Equivalent-circuit parameter extraction for cold GaAs MESFET’s // IEEE transactions on microwave theory and techniques. 1991. V. 39. № 7. P. 1243–1247.
  4. Manohar S., Pham A., Evers N. Direct determination of the bias-dependent series parasitic elements in SiC MESFETs // IEEE transactions on microwave theory and techniques. 2003. V. 51. № 2. P. 597–600.
  5. Ooi B.L., Zhong Z., Leong M.S. Analytical extraction of extrinsic and intrinsic FET parameters // IEEE transactions on microwave theory and techniques. 2009. V. 57. № 2. P. 254–261.
  6. Jarndal A., Kompa G. A new small-signal modeling approach applied to GaN devices // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. 2005. V. 53. № 11. P. 3440–3448.
  7. Brady R.G., Oxley C.H., Brazil T.J. An improved small-signal parameter-extraction algorithm for GaN HEMT devices // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. 2008. V. 56. № 7. P. 1535–1544.
  8. Berroth M., Bosch R. High-frequency equivalent circuit of GaAs FETs for large-signal applications // IEEE transactions on Microwave Theory and Techniques. 1991. V. 39. № 2. P. 224–229.
  9. Chigaeva E. et al. Determination of small-signal parameters of GaN-based HEMTs // Proceedings 2000 IEEE/Cornell Conference on High Performance Devices (Cat. No. 00CH37122). IEEE, 2000. P. 115–122.
  10. Angelov I., Zirath H., Rosman N. A new empirical nonlinear model for HEMT and MESFET devices // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. 1992. V. 40. № 12. P. 2258–2266.
  11. Fukui H. Design of microwave GaAs MESFET’s for broad-band low-noise amplifiers // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. 1979. V. 27. № 7. P. 643–650.
  12. Gorelov A.A. et al. Parametrization of a Microwave and the Noise Model of a Metamorphic 0.15 µm MHET InAlAs/InGaAs Transistor //Russian Microelectronics. 2021. V. 50. № 3. P. 170–177.

© В.В. Локотко, И.С. Васильевский, Н.И. Каргин, 2022

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».