• 제목/요약/키워드: HEMT 소신호 등가회로 추출

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잔차 오차 최소에 의한 HEMT의 외인성 파라미터 추출 (Extraction of Extrinsic Circuit Parameters of HEMT by Minimizing Residual Errors)

  • 전만영
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제9권8호
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    • pp.853-859
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    • 2014
  • 본 연구에서는 핀치오프 된 cold-FET에서 게이트와 드레인 패드를 디임베딩하여 얻어지는 Z-파라미터와 게이트와 드레인 패드 커패시턴스를 제외한 핀치오프 된 cold-FET의 나머지 파라미터에 의해 모델링되는 Z-파라미터 사이의 잔차 오차를 최소화함으로써 HEMT의 모든 외인성 파라미터를 추출하는 기법을 제시한다. 제시된 기법을 사용하면 게이트와 드레인 모조패드의 추가적 제작 없이 게이트와 드레인 패드의 커패시턴스 값뿐 아니라 나머지 외인성 파라미터 값 모두를 성공적으로 추출할 수 있다.

측정한 산란계수에 의한 HEMT Modeling 변수의 결정에 관한 연구 (A Study of Determination of the Basic Device Parameters of HEMT Modeling by Measured S-parameter)

  • 박순태;손병문
    • 대한전자공학회논문지TE
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    • 제37권1호
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    • pp.1-11
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    • 2000
  • 본 논문에서는 HEMT의 산란계수와 DC특성을 측정하여 모델링 변수들을 정확하게 추출하는 방법을 제안하였다, HEMT의 소신호 등가회로 모델링 변수들 중 extrinsic 직렬 저항은 측정한 DC특성을 이용하여 FUKUI 방법으로 구하였고, 다른 모델링 변수들은 HP 8510C Network Analyzer를 사용하여 여러 바이어스에서 측정한 S-parameter를 이용하여 변수 값을 결정하였다. 최적화 과정을 거쳐 얻은 등가 회로의 중요한 변수인 gm값은 실제 측정한 gm값과 0.078%오차만을 보인 반면, 제작자가 제공한 데이터를 이용하여 최적화하여 얻은 gm값은 실제 측정한 gm값과 175.38%나 오차를 보였다. 그러므로 반드시 정확하게 측정하여 얻은 초기 값을 가지고 정확한 변수를 측정할 수 있다는 것과 HEMT 모델링 변수들을 추출하는 과정을 자세하게 제시했다.

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드레인 전류 잡음원만을 고려한 스케일링이 가능한 바이어스 의존 P-HEMT 잡음모델 (A Scalable Bias-dependent P-HEMT Noise Model with Single Drain Current Noise Source)

  • 윤경식
    • 한국통신학회논문지
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    • 제24권10A호
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    • pp.1579-1587
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    • 1999
  • 게이트 길이가 $0.2\mu\textrm{m}$인 P-HEMT에 대하여 드레인 바이어스 전류의 변화 및 게이트 폭에 대해 스케일링이 가능한 잡음모델을 제안하였다. 본 논문에서는 S-파라미터를 정확히 예측하기 위하여 $\tau$를 제외한 intrinsic 파라미터는 offset를 도입하여 정규화 한 후 스케일링을 하였다. 드레인 포화전류에 대한 드레인 전류의 비율과 게이트 폭을 변수로 하는 소신호 모델 파라미터의 맞춤함수를 구하였다. 또한, 잡음 파라미터를 정확히 예측하기 위하여 진성저항 잡음 온도 $\textrm{T}_{g}$, 게이트 단 전류 잡음원 등가잡음 컨덕턴스 $\textrm{G}_{ni}$, 드레인 단 전류와 게이트 폭에 거의 관계없으며 이의 평균값은 주변온도와 유사한 값으로 $\textrm{G}_{ni}$는 회로 특성에 영향을 미치지 않을 정도로 작은 값으로 추출되었다. 그러므로, $\textrm{G}_{no}$만을 잡음 모델정수로 하는 잡음모델과 $\textrm{T}_{g}$, $\textrm{G}_{ni}$, $\textrm{G}_{no}$를 잡음 모델정수로 하는 잡음모델을 측정값과 비교하여 본 결과 Gno만을 갖는 잡음모델도 측정된 잡음 파라미터와 잘 일치하였다. 따라서, 모델 정수추출이 간단한 $\textrm{G}_{no}$만을 갖는 잡음모델은 게이트 폭과 바이어스 전류에 대해 스케일링이 가능한 실용적인 잡음모델임을 확인하였다.

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