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公开(公告)号：CN120012688A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411877558.8
申请日：2024-12-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
IPC: G06F30/367 , G06F30/392 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种SOI射频器件低温模型建模方法，包括：对射频器件在各温度下的直流特性进行建模；建立用于低温S参数仿真的小信号等效电路图；根据小信号等效电路图，从不同温度下的射频实测数据中提取小信号参数；将不同温度提取出来的上述参数进行建模，建立这些参数与温度之间的关系并写入SPICE网表；建立Ft,Fmax与温度之间的联系。本发明针对低温情况，采用不同温度下的提取数据进行建模，建立Ft,Fmax与温度之间的联系，使其能够适用于低温环境。
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公开(公告)号：CN116413566A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202111674038.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G01R31/26
Abstract: 本发明提供了一种MOS晶体管老化模型的提取方法，包括如下步骤：建立阈值电压与界面陷阱电荷密度和固定陷阱电荷密度的关系；提取阈值电压与界面陷阱电荷密度的关系；提取恢复过程中界面陷阱积累系数；当器件处于首个应力下，近似忽略固定陷阱电荷，以界面陷阱电荷密度对阈值电压表征；器件处于首个恢复阶段，近似忽略固定电荷贡献，提取界面电荷密度随恢复时间的数值关系；后续应力阶段，提取固定电荷对应力老化阶段的贡献；后续恢复阶段，提取固定电荷对恢复阶段的贡献。本发明根据半导体器件的实际特点，在不同的电压偏置条件下针对不同类型的电荷建立相关模型，具有很好的表征能力，在多次老化循环应力下可以被固定电荷贡献度很好的表征。
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公开(公告)号：CN120012686A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411877555.4
申请日：2024-12-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
IPC: G06F30/367 , G06F30/392
Abstract: 本发明提供了一种版图邻近效应参数的建模方法，包括如下步骤：根据测试数据采用恒电流法分别计算阈值电压；建立器件沟道长度参数与阈值电压参数的关系模型；建立器件沟道长度参数与器件迁移率参数的关系模型。本发明针对SOI器件的IV特性曲线进行物理特征与数学方法相结合的拟合方式，是一种更为准确的建模方法。
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公开(公告)号：CN115236400B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202210853979.1
申请日：2022-07-13
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种自加热效应建模与参数提取方法，包括如下步骤：设计自加热效应测量结构；对器件栅极电阻进行交流阻抗测试；对器件功率进行动态扫描，同时测量器件的栅极电阻变化情况；绘制温度‑功率曲线，并从中提取器件热阻。本发明通过引入交流阻抗测量，只需额外的两个栅极电阻测量端口，减少了对器件的测量端口需求，同时栅极的偏置不会存在电势分布不均导致器件的自加热效应表征产生偏移。
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公开(公告)号：CN115831186A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211207319.2
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G11C11/412 , G11C11/419
Abstract: 本发明提供了一种存算一体化单元，包括6T的SRAM存储单元以及4T的运算结构，所述运算结构在位线正向信号侧包括串接的正向数据传输晶体管和正向逻辑运算晶体管，正向数据传输晶体管的源/漏连接位线正向信号，栅极连接运算使能信号，正向逻辑运算晶体管的漏/源级连接正向输入信号，栅极连接SRAM存储单元的正向比特数据存储点；所述运算结构在位线反向信号侧包括串接的反向数据传输晶体管和反向逻辑运算晶体管，反向数据传输晶体管的源/漏连接位线反向信号，栅极连接运算使能信号，反向逻辑运算晶体管的漏/源级连接反向输入信号，栅极连接SRAM存储单元的反向比特数据存储点。本发明能够大大改善多行单比特乘法运算结果累加的非线性现象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118761372A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410284184.2
申请日：2024-03-13
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 张江国家实验室
IPC: G06F30/367
Abstract: 本发明所要解决的技术问题是，提供一种SOI器件极低温模型的建模方法，适用于SOI器件在极低温下的应用。为了解决上述问题，本发明提供了一种应用于SOI MOSFET的亚阈值摆幅模型的建模方法，包括如下步骤：根据测试数据计算亚阈值摆幅；建立常温BSIMIMG模型；提取参数极低温等效参数、等效温度拟合参数；提取常温下前栅功函数和极低温阈值电压拟合参数；提取常温迁移率影响因素、极低温迁移率拟合参数、以及尺寸迁移率温度影响因素拟合参数。本发明为了让SOI器件在极低温下可以使用BSIM模型中亚阈值摆幅模型公式，提出一种简便的建模方法使器件在极低温下模型和数据得以拟合，实测误差小于10％，精度符合业界标准。
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公开(公告)号：CN117787152A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311607556.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
IPC: G06F30/33 , G06F30/367 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供一种采用电荷俘获‑释放机理的器件老化模型以及建模方法。所述采用电荷俘获‑释放机理的器件老化模型包括退化阶段模型与恢复阶段模型，退化阶段和恢复阶段模型均分为第一周期和后续周期，第一周期采用第一系列拟合参数描述阈值电压的变化，后续周期采用第二系列拟合参数描述描述阈值电压的变化。本发明的模型将第一阶段和后续阶段区别对待，可以拟合不同周期的器件情况，并且在不同的电压偏置下都有较好的拟合结果。
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公开(公告)号：CN115935804A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211479006.2
申请日：2022-11-23
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F30/398 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种持续退化过程在线预测方法，包括如下步骤：测试及阈值电压提取；以及通过数据驱动方法建立退化模型及在线预测；所述建立模型及在线预测的步骤进一步包括：将原始退化数据集划分为前后两部分，前一部分作为训练集，后一部分作为测试集，两者不交叉；据时间序列滑动时间窗口方法对训练集和测试集进行划分；将划分好的训练集输入神经网络进行训练、调参；将预测结果对比原始测试数据计算误差。本发明基于机器学习数据驱动方法，针对PDSOI器件的特点，在受持续NBTI应力情况进行在线预测，有效提高了预测结果精度。
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公开(公告)号：CN120012687A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411877556.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
IPC: G06F30/367 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种FDSOI器件的射频建模方法，包括如下步骤：对RF器件的直流特性进行建模；寻找划分自加热效应和衬底效应的分离频率；在高于分离频率的状态下，对栅网络进行建模，提取栅寄生网络参数；在高于分离频率的状态下，对衬底效应进行建模，提取衬底网络参数；在高于分离频率的状态下，对自加热效应进行建模，提取自加热参数。本发明全频段存在的自加热效应，衬底效应及栅网络等效应，首先获得分离频率，再根据分离频率进行高频建模，因此可以建立了一种全频段模型，提高了建模的准确性。
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公开(公告)号：CN117807923A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311605313.5
申请日：2023-11-28
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
IPC: G06F30/33 , G06F30/367 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供一种采用反应‑扩散机理的器件老化模型以及建模方法。所述模型包括退化阶段模型与恢复阶段模型，退化阶段模型和恢复阶段模型均分为第一周期和后续周期，第一周期的退化阶段模型采用第一时间指数描述阈值电压的变化，第一周期的恢复阶段模型采用第二时间指数描述阈值电压的变化；后续周期的退化阶段模型和恢复阶段模型均采用第二时间指数描述阈值电压的变化。本发明的模型将第一周期的退化阶段和后续阶段区别对待，可以拟合不同周期的器件情况，并且在不同的电压偏置下都有较好的拟合结果。
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