Design of a Nonlinear Model of a Pseudomorphic 0.15 μm рHEMT AlGaAs/InGaAs/GaAs Transistor

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

This paper studies the design of a nonlinear model of AlGaAs/InGaAs/GaAs рHEMT micro-wave-frequency range transistors with a gate length of 0.15 μm using parametric analysis methods. In the cal-culations, not only nonlinear current sources but also the dependences of the nonlinear gate-source and gate-drain capacitances on voltages are studied. It is shown that the proposed model makes it possible to describe the IV characteristics of the studied device adequately in the range of drain currents from 0 to 100 mA and the frequency range from 5 to 45 GHz. The error of the model does not exceed 3%

Sobre autores

D. Tsunvaza

National Research Nuclear University MEPhI

Email: tsdamir321@gmail.com
Moscow, 115409 Russia

R. Ryzhuk

National Research Nuclear University MEPhI

Email: tsdamir321@gmail.com
Moscow, 115409 Russia

I. Vasil’evskii

National Research Nuclear University MEPhI

Email: tsdamir321@gmail.com
Moscow, 115409 Russia

N. Kargin

National Research Nuclear University MEPhI

Email: tsdamir321@gmail.com
Moscow, 115409 Russia

V. Klokov

National Research Nuclear University MEPhI

Autor responsável pela correspondência
Email: tsdamir321@gmail.com
Moscow, 115409 Russia

Bibliografia

  1. Devon T. Donahue et al. An X/Ku Dual-Band GaAs MMIC Power Amplifier with Integrated Load Impedance Sensing / 2022 IEEE/MTT-S International Microwave Symposium – IMS, 2022.
  2. Zhong Wang et al. Review of Ka-Band Power Amplifier / Electronics. 2022. V. 11. № 942.
  3. Добуш И.М. Построение моделей пассивных элементов и автоматизированное проектирование СВЧ монолитных усилителей с учетом влияния температуры. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук, ТУСУР, Томск, 2012.
  4. Васильевский И.С. и др. Разработка отечественного техпроцесса 0.15 мкм РНЕМТ для МИС СВЧ МШУ / Обмен опытом в области создания сверхширокополосных радиоэлектронных систем. Омск, 26–27 апреля 2022 г.
  5. 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. P. 170–177.
  6. Добуш И.М. Исследование методов деэмбеддинга “Open”, “Open-Short”, “Open-Short-Thru” для зондовых измерений параметров рассеяния элементов СВЧ-монолитных интегральных схем / Доклады ТУСУРа. № 4 (34), декабрь 2014. С. 138–145.
  7. Prasad A. Nonlinear Modeling of FETs for Microwave Switches and Amplifiers, Thesis for The Degree of Doctor of Philosophy, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden, 2017.
  8. Angelov I., Bengtsson L., Garcia M., van Raay F., Kompa G. Extensions and model verification of the Chalmers Nonlinear HEMT and MESFET Model, IEEE Trans. Microwave Theory Tech., 1996, V. 44. № 10. P. 1664–1674.
  9. Curtice W. A MESFET Model for Use in the Design of GaAs Integrated Circuits, IEEE Trans. Microw. Theory Techn. May 1980. V. 28. № 5. P. 448–456.
  10. Curtice W., Ettenberg M. A Nonlinear GaAs FET Model for Use in the Design of Output Circuits for Power Amplifiers, IEEE Trans. Microw. Theory Tech. 1985. V. 33. № 12. P. 1383–1394.
  11. Angelov I., Zirath H., Rosman N. A New Empirical Nonlinear Model for HEMT and MESFET Devices, IEEE Trans. Microw. Theory Tech. 1992. V. 40. № 12. P. 2258–2266.
  12. Keysight Technologies, Modified Materka GaAsFET Model. URL: http://edadocs.software.keysight.com/pages/viewpage.action?pageId=10745514
  13. Yhland K., Rorsman N., Garcia M., Merkel H. A Symmetrical Nonlinear HFET/MESFET Model Suitable for Intermodulation Analysis of Amplifiers and Resistive Mixers, IEEE Trans. Microw. Theory Tech., 2000. V. 48. №. 1. P. 15–22.
  14. MauryMicrowave, AMCAD Engineering. MT930M1/M2A – HEMT Compact Model Extractor.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2.

Baixar (886KB)
Metadados
3.

Baixar (116KB)
Metadados
4.

Baixar (231KB)
Metadados
5.

Baixar (103KB)
Metadados
6.

Baixar (65KB)
Metadados

Declaração de direitos autorais © Д. Цунваза, Р.В. Рыжук, И.С. Васильевский, Н.И. Каргин, В.А. Клоков, 2023

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».