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公开(公告)号：CN113114259A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110504208.7
申请日：2021-05-10
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
IPC: H03M1/50
Abstract: 本发明公开了一种基于可调增益时间放大器的时间‑数字转换器，属于数模混合集成电路技术领域。包括粗级时间‑数字转换器CTDC、时间放大器TA和细级时间‑数字转换器FTDC；所述粗级时间‑数字转换器CTDC的两个输入端分别外接输入START和STOP信号；所述时间放大器TA包括误差提取电路、数字模块、脉冲提取电路和误差求和电路，所述误差提取电路用于将START信号和STOP信号的相位差提取出来；所述脉冲提取电路用于提取脉冲，所述误差求和电路用于将并行的误差信号合并成串行的。本发明能够并行提取多个误差信息，而不是对于单个误差的放大，线性度高；同时，在提取误差和误差求和时，简化了对误差信号的处理过程，防止在处理过程中引入新的误差，确保了放大时的精确度。
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公开(公告)号：CN110120423A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910366995.6
申请日：2019-05-05
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
IPC: H01L29/78 , H01L29/06 , H01L29/423 , H01L21/336
Abstract: 本发明提出了一种LDMOS器件，包括半导体衬底、埋层、外延层、源极金属、漏极金属和场氧化层，所述外延层上设置有PN变掺杂降场层、P型半导体体区和N型半导体漏区，所述PN变掺杂降场层的左半部分为P型变掺杂区，右半部分为N型变掺杂区，所述P型变掺杂区中的P型杂质浓度从左到右逐渐减小到0 cm-3，所述N型变掺杂区中的N型杂质浓度从右至左逐渐减小到0 cm-3。通过在外延层内制备PN变掺杂降场层，在漂移区中部产生一个均匀的电场分布，同时消除了主结处的高的电场峰值，优化了漂移区的表面电场分布，从而能够提高器件的反向击穿电压；此外，PN变掺杂降场层能够提高常规器件的漂移区浓度，有效的提高了器件的电流能力并降低器件的导通电阻。
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公开(公告)号：CN110045260A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910265898.8
申请日：2019-04-03
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
IPC: G01R31/26
Abstract: 本发明提供了一种半导体器件虚拟测试平台及半导体器件虚拟测试方法，用于对半导体器件进行电学性能测试，所述半导体器件虚拟测试平台包括运用VI技术开发的虚拟测试程序及虚拟测试界面，所述虚拟测试程序包括：数据输入及存储模块，测试程序运行模块，测试结果显示模块，参数提取模块及停止模块。本发明通过联合TCAD和VI技术，构建半导体器件并编译不同半导体器件的不同电学性能测试程序，无需配备昂贵的测试仪器，节省实验成本，而且所述半导体器件虚拟测试平台简单易懂，操作方便。
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公开(公告)号：CN108054194A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711234307.8
申请日：2017-11-30
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种具有三维横向变掺杂的半导体器件耐压层，该耐压层在半导体器件的半导体衬底或埋氧层的上表面外延形成，及所述耐压层具有三维横向变掺杂并且在以P+或N+为中心的曲率结构中掺杂浓度为非线性分布。所述耐压层采用叉指状版图或跑道形版图或圆形版图；所述耐压层采用硅或碳化硅、砷化镓、磷化铟、锗硅材料制作；本发明的耐压层能够按照标准的CMOS工艺制备，因此该工艺是一个与标准CMOS工艺完全兼容的工艺方案，工艺制备简单，成本低廉，可以有效抑制版图所带来的三维曲率效应，从而大大增强实际器件的耐压能力。
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公开(公告)号：CN119968000A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510112748.9
申请日：2025-01-24
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及功率半导体分立器件设计与制造技术领域，具体的是涉及一种基于横向层掺杂的共聚物有机场效应晶体管，通过引入电极修饰层，改善了电极‑半导体界面态，减少了界面陷阱数量，有效地抑制电学性能的变化，并实现了对偏置应力效应所造成不良影响的显著缓解，提高共聚物有机场效应晶体管的可靠性，本发明提供的方案能够在兼容原有工艺流程的基础上增强有机场效应晶体管长期工作的稳定性，使得器件在实际应用中具有更好的性能保持和更长的使用寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119947389A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510074868.4
申请日：2025-01-17
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
Abstract: 本发明属于半导体器件技术领域，公开了一种双向导通的纵向结构二极管及其制备方法，本发明提供的二极管具备阳极、阴极和有机‑无机异质结；所述阳极覆盖的区域为异质结的P型半导体层，其由无掺杂的本征DPPT‑TT溶液涂覆形成的DPPT‑TT膜组成；所述阴极覆盖的区域为异质结的N型半导体层，其为掺入1019(cm‑3)磷原子的硅片；所述阳极采用铜作为接触材料；所述阴极为铟片。通过引入新的隧道复合电流模式，增强了电荷输运能力。这种新型的异质结结构有效改善了载流子在电极处的注入和传输过程，显著降低了接触电阻。这种电极修饰方案不仅可以提高器件的导电性，还能改善整体的能量传输效率。
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公开(公告)号：CN119835964A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411983946.4
申请日：2024-12-31
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
Abstract: 本发明属于功率半导体技术领域，公开了一种衬底电压调控GaN HEMT功率器件，包括沿器件垂直方向自下而上依次层叠设置的P衬底、GaN缓冲层、GaN沟道层、AlGaN势垒层、钝化层和浮空场板结构；沿器件横向方向，在AlGaN势垒层表面依次为相互不接触的源电极、栅极结构和漏电极；所述浮空场板结构包括若干个互不接触的浮空场板，所述P衬底与浮空场板结构中任意一个场板通过金属相连接，使其电位相同，浮空场板电压可调控衬底电压，实现高耐压和抑制动态电阻退化。本发明的有益效果为，在不增加导通电阻的情况下，具有高的耐压且抑制动态电阻崩塌，不增加额外工艺步骤，且不会额外增加芯片面积，节约了成本。
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公开(公告)号：CN118678703A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410729873.X
申请日：2024-06-06
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种具有浮空场板的垂直结构共聚物有机半导体器件，包括衬底、漏极金属电极、有机半导体层、栅介质层、浮空金属场板、栅极金属电极和源极金属电极；有机半导体层顶部中心设有凹槽，凹槽内沉积有栅介质层；栅介质层顶部中心设有同轴凹槽，凹槽内嵌设有栅极金属电极；环状漏极金属电极和环状源极金属电极同轴布设在衬底表面和有机半导体层表面；位于栅极金属电极和漏极金属电极之间的有机半导体层形成为纵向漂移区；栅介质层内部嵌设有浮空金属场板，浮空金属场板的纵向长度可根据耐压要求进行选择。本发明能拓展耗尽层宽度，削弱电场峰值，对漂移区内击穿电场进行调控，从而提高器件整体的耐压性能。
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公开(公告)号：CN118364728A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410788979.7
申请日：2024-06-19
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/24 , G06N20/00 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和跨尺度迭代耦合的器件电热应力提取方法，包括1、确定参数范围；2、提供参数数值给器件级电学计算工具与封装‑系统级热学计算工具；3、器件级电学计算；4、器件电热应力输出与判断；5、功率损耗计算；6、封装‑系统级热学计算；7、器件‑封装‑系统级电热耦合计算；8、机器学习模型选取与训练；9、器件电热应力预测。本发明提供的跨尺度迭代耦合技术模拟半导体器件实际工作状态下的动态电热耦合效应，显著提高器件电热应力计算精确度。同时通过机器学习辅助计算，实现从半导体器件‑封装‑系统级结构参数、电激励参数、工作时间及环境温度到器件电热应力的预测过程，具有准确性高、计算速度快等优点。
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公开(公告)号：CN117686555B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410153167.5
申请日：2024-02-04
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
IPC: G01N27/00 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的LC湿度传感器漂移补偿方法，包括：对LC湿度传感器进行温度测试实验，获取原始数据，原始数据包括多组数据，每组数据包括湿度及温度条件下的响应数据；预处理响应数据，提取响应带宽BW、实部阻抗最大值Re(#imgabs0#)Max，及其最大值对应的谐振频率Freq，利用小波分析对其降噪，将降噪后的数据进行归一化处理作为特征建立数据集；初始化BP神经网络，采用遗传算法优化BP神经网络模型，得到GA‑BP模型；用训练集训练GA‑BP模型，将训练好的模型用于漂移数据测试集的补偿。本发明通过神经网络模型对LC湿度传感器漂移进行补偿，经过对漂移数据集的学习，模型#imgabs1#系数达到0.966，模型能解释96.6%的不确定性，取得了良好的补偿效果。
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