一种基于BP神经网络模型的半导体器件温度分布预测方法

    公开(公告)号:CN113947008B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202111007779.6

    申请日:2021-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络模型的半导体器件温度分布预测方法,所述方法包括:基于目标半导体器件对应的参数,建立半导体器件模型;获取所述半导体器件模型在多个预设环境下的多个数据集;基于所述训练数据集对BP神经网络模型进行训练,以得到初始温度分布预测模型基于所述训练数据集对BP神经网络模型进行训练,以得到初始温度分布预测模型;基于所述测试数据集对所述初始温度分布预测模型进行验证,并根据验证结果对所述初始温度分布预测模型进行调整,以得到目标温度分布预测模型。本发明能够快速、高效、精准地得到目标温度分布预测模型,从而可以基于所述目标温度分布预测模型进行半导体器件的温度分布预测。

    InP HBT老化小信号等效电路模型、参数提取及退化分析方法

    公开(公告)号:CN116542206A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310318223.1

    申请日:2023-03-28

    Abstract: 本发明涉及一种InP HBT老化小信号等效电路模型、参数提取及退化分析方法,该老化小信号等效电路模型包括:连接的寄生模块、外部分布电容模块和本征模块;其中,寄生模块包括:基极寄生单元、集电极寄生单元、发射极寄生单元、基极‑集电极寄生单元、基极‑发射极寄生单元和集电极‑发射极寄生单元;外部分布电容模块包括:基极‑集电极外部分布单元和基极‑发射极外部分布单元;本征模块包括:基极本征单元、基极‑集电极本征单元、基极‑发射极本征单元和受控源单元。本发明电路设计友好,为器件在加速老化实验过程中的退化机理分析提供了器件关键参数的退化依据。

    半导体器件大信号特性的表征方法

    公开(公告)号:CN113486618A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110535092.3

    申请日:2021-05-17

    Abstract: 本发明公开了一种半导体器件大信号特性的表征方法,该方法包括:获取半导体器件,并建立大信号模型拓扑;根据预设直流经验基模型、预设交流经验基模型和大信号模型拓扑,确定经验基宏模型;获取预先采集得到的大信号特性测试数据,并对经验基宏模型中的待拟合参数进行参数估计,得到第一参数;对第一参数进行调谐,得到第二参数;根据第二参数,对经验基宏模型进行优化,并根据优化后的经验基宏模型表征半导体器件的大信号特性。此种设计方式无需将半导体器件电流模型分为本征和非本征两部分,并且能够避免建立繁琐的耗尽电荷模型,使其提取过程更加便捷,进而节省计算机硬件资源和计算时间,同时也有利于保证待拟合参数的拟合精度。

    一种基于时延约束的C-RAN网络资源分配方法

    公开(公告)号:CN112566131A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011287901.5

    申请日:2020-11-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于时延约束的C‑RAN网络资源分配方法,包括:对C‑RAN系统进行参数初始化,所述C‑RAN系统包括多个基带处理单元、多个远端无线射频单元和多个用户设备;计算所述远端无线射频单元与所述用户设备之间的信干噪比和可达速率;根据C‑RAN系统的QoS约束要求,获取用户设备在传输队列中的能够等待的最大时延;根据C‑RAN系统的QoS约束要求,以最大化系统吞吐量为优化目标建立优化问题;对所述优化问题进行求解,更新系统吞吐量,完成C‑RAN系统中的动态无线资源分配。该方法在C‑RAN网络下,以网络吞吐量最大化为优化目标,对系统的RRH选择、子载波分配、RRH发射功率分配进行优化,能够有效解决C‑RAN网络的资源分配效率低下问题。

    一种基于温度效应的椭圆锥台形TSV的参数提取方法

    公开(公告)号:CN112464606A

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN202011282056.2

    申请日:2020-11-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于温度效应的椭圆锥台形TSV的参数提取方法,包括:建立包含键合凸点的椭圆锥台形TSV的物理模型;提取包含键合凸点的椭圆锥台形TSV的寄生电阻;提取包含键合凸点的椭圆锥台形TSV的寄生电感;提取包含键合凸点的椭圆锥台形TSV的寄生电容;建立包含键合凸点的椭圆锥台形TSV寄生参数对应的等效电路;对包含键合凸点的椭圆锥台形TSV的物理模型和等效电路进行S参数仿真。该参数提取方法完整考虑了键合凸点的结构,特别是考虑了键合凸点对TSV电阻和电容产生的耦合影响,能够更加准确地提取TSV各寄生参数。

    一种基于DICE结构的抗辐照加固D触发器

    公开(公告)号:CN117879544A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202410078231.8

    申请日:2024-01-18

    Abstract: 本发明涉及一种基于DICE结构的抗辐照加固D触发器,包括:钟控输入模块、数据输入模块、主级DICE锁存模块、从级DICE锁存模块、主从传输控制模块和数据输出模块;钟控输入模块产生时钟信号;数据输入模块连接主级DICE锁存模块,包括两条传输路径,两条传输路径相互独立且时延不同;从级DICE锁存模块连接数据输出模块;主级DICE锁存模块和从级DICE锁存模块共同作用,用于采集和锁存信号;主从传输控制模块用于控制主从两级DICE锁存模块的通断,由数据输出模块输出信号。本发明通过在数据输入模块中设置两条相互独立的传输路径,使得由单粒子辐照产生的瞬态脉冲电流不能同时到达两个DICE锁存模块,增加了电路抗单粒子瞬态脉冲的能力。

    一种基于温度效应的椭圆锥台形TSV的参数提取方法

    公开(公告)号:CN112464606B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202011282056.2

    申请日:2020-11-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于温度效应的椭圆锥台形TSV的参数提取方法,包括:建立包含键合凸点的椭圆锥台形TSV的物理模型;提取包含键合凸点的椭圆锥台形TSV的寄生电阻;提取包含键合凸点的椭圆锥台形TSV的寄生电感;提取包含键合凸点的椭圆锥台形TSV的寄生电容;建立包含键合凸点的椭圆锥台形TSV寄生参数对应的等效电路;对包含键合凸点的椭圆锥台形TSV的物理模型和等效电路进行S参数仿真。该参数提取方法完整考虑了键合凸点的结构,特别是考虑了键合凸点对TSV电阻和电容产生的耦合影响,能够更加准确地提取TSV各寄生参数。

    基于神经网络的射频有源器件尺寸缩放自热效应建模方法

    公开(公告)号:CN117272834A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311421290.2

    申请日:2023-10-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的射频有源器件尺寸缩放自热效应建模方法,包括步骤:获取射频有源器件的结构参数和物理参数;根据结构参数和物理参数建立不同发射极尺寸的器件模型;在不同耗散功率和不同环境温度的条件下对不同发射极尺寸的器件模型进行稳态热分析,得到结温分布结果;根据所述结温分布结果对神经网络进行训练,得到射频有源器件尺寸缩放自热效应模型。进一步,将所述射频有源器件尺寸缩放自热效应模型替换器件大信号模型中的自热网络,得到可表征不同尺寸器件自热效应的大信号模型。该方法不仅可以简便、快速、准确地反映器件结温与耗散功率之间的非线性关系,而且可以准确的得到各尺寸器件的结温并表征它们的自热效应。

    一种基于GRNN模型的半导体器件温度分布预测方法

    公开(公告)号:CN113946991B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202111007778.1

    申请日:2021-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于GRNN模型的半导体器件温度分布预测方法,所述方法包括:基于目标半导体器件对应的参数,建立半导体器件模型;获取所述半导体器件模型在多个预设环境下的多个数据集;基于所述训练数据集对GRNN神经网络模型进行训练,以得到初始温度分布预测模型;基于所述测试数据集对所述初始温度分布预测模型进行验证,并根据验证结果对所述初始温度分布预测模型进行调整,以得到目标温度分布预测模型。本发明能够快速、高效、精准地得到目标温度分布预测模型,从而可以基于所述目标温度分布预测模型进行半导体器件的温度分布预测。

    一种基于碳纳米管的三位TSV及其参数提取方法

    公开(公告)号:CN112652574A

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN202011490765.X

    申请日:2020-12-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于碳纳米管的三位TSV及其参数提取方法,所述三维TSV包括设置在衬底中的TSV结构以及设置在所述TSV结构顶部的三个信号垫,其中,所述TSV结构包括开设在所述衬底中的通孔以及均匀填充在所述通孔内部的多束碳纳米管;所述三个信号垫以相互间隔的方式铺设在所述TSV结构顶部的不同位置处,且分别与其下方的多壁碳纳米管连通,以在一个TSV结构上形成三个信号传输通道。该三位TSV通过三个信号垫使得一个TSV结构可以同时传输三个独立信号,使与通过该三位TSV连接的上下两层芯片之间的I/O管脚数量加倍,提高了芯片集成度,降低工艺成本,且具有更好的传输特性。

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