发布于：2007/7/11 8:49:51 | 438 次阅读
TCAD原理
无论小信号和大信号放大器都会出现此类问题。在小信号情况下，放大器通常为A类放大器，我们假设是共轭匹配(conjugate match)，设计是公式化的。在大信号情况中，放大器可以是AB类甚或B类，这种情况下的性能选用的匹配通常不是共轭匹配。这种大信号放大器的设计通常是在测试实验室中，通过对输入和输出匹配网络、输入偏置和谐波终端(harmonic termination)的化实现的。如果同时考虑这些参数和本征器件(intrinsic device)设计参数的话，就会得出较大的研究空间。对于经常采用不同技术的多级放大器就有可能导致这种参数的剧增。为了了解不同器件设计的性能，我们不应该在相同的匹配、谐波终端和偏置上对所有器件设计进行比较，而是必须与那些产生器件设计的性能的值进行比较。通过比较放大器中每一种器件的性能条件，就可以做出性能器件设计的选择。 这就为所考虑的电路和器件的全部大信号仿真提出了一个清楚的案例。如果工程师希望评估当时还没有已测量数据的新器件，就必须采用TCAD解决方案。
TCAD数据的大信号仿真通过四种方法完成：
1. 在TCAD中采用混合模式的瞬态仿真；
2. 在TCAD工具中直接采用集成的谐波平衡(Harmonic Balance)进行大信号仿真；
3. 特殊工具将复合仿真结果和电路设计整合；
4. 从TCAD数据提取大信号紧凑模型，并使用这些模型来理解大信号特征参数。
研究采用最基本方法，即混合模式进行仿真的可能性非常重要。在混合模式中，瞬态电路仿真直接在TCAD软件中完成。在通常情况下，电路设计师并不采用瞬态仿真而是采用谐波平衡来解决这些大信号仿真问题。面临的挑战主要是在工作台(workbench)内准确描述RF电路，然后采用简单的单(或双)频率载波(CW)输入功率扫描，执行TCAD仿真。瞬态仿真必须在稳定状态下执行，可能需要几个周期的时间。在器件处于压缩时，这种仿真可能会面临更多数值上的挑战。所仿真的时间序列必须足够长，才能描述所需的频率。对于双音或多音(tone)问题，可能需要很长时间的瞬态仿真。因此，运行功率扫描可能非常耗时。此外，混合模式工作台的设计大多非常糟糕，因为它缺少像复抗阻这样的关键项。对于实际电路而言，这种方法的主要问题是速度和收敛。
第二种方法是在TCAD仿真工具中实现谐波平衡。谐波平衡方法更正确的称呼是KCL-HB或基尔霍夫电流定律谐波平衡，用于安捷伦公司的先进设计系统
(ADS)、Cadence的Spectre-RF，以及在RF和模拟设计中常用的其它电路仿真器。谐波平衡是一种非线性的频域技术，用于确定具有较宽频率变化内容的系统的准周期稳态解决方案。这种方法采用下列等式： 该等式描述了线性和非线性电路电流之间的关系，括号中的参数是线性部分，其余的是非线性部分的。Is是电源电流，Y是线性电路导纳矩阵(admittance matrix)，V是内部节点电压矢量，Ω是对角线上的角频率矩阵，Q是频域中的电荷矢量，IG是频域中的非线性电路的电流。当线性和非线性电路达到平衡时，这种解决方案就开始收敛。
利用TCAD的实现方案需要大量开发工作。尽管这一领域有了大量的研究和源于大学的程序可用，但市场上一直没有提供可靠的工具。谐波平衡是大信号RF问题采用的一种方法，通常在电路仿真工具中执行。谐波平衡是一种非线性频域稳态仿真。
线性电路组件仅在频域中进行建模，非线性组件在时域中建模，并且在每一步都转换到频域。运算法则一般将这种处理的谐波数量限制在7~11次。达到11次的内存要求是4~8GB，还不包括器件仿真所需的内存。可以使用需要较少内存的迭代解决方案。由于资源有限，这些内容要求导致了谐波次数限制，多级放大器的分析目前不能采用这种方法。扫描可能需要几个小时，而实际器件所需的时间可能会更长。
第三种方法是Loechelt于2000年研究的，这种方法是计算负载拉升(CLP)。在该方法中，大信号瞬态的仿真(或测量)可用于描述本征器件，并用工具将所有集中在一起，进行电路评估。这种方法有几个优点，一旦构成用于描述本征器件的数据集，它就可以用在多个电路仿真中。当然，这种方法也有缺点，由于RF工作台构建在CLP工具内部，因此只能用于那些在这种工具中执行的设计。
到目前为止，这些方法的问题是速度、RF工作台的功能、性能和设置时间，如表1所述。
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表1：TCAD数据的大信号仿真四种方法比较。
第四种方法是从TCAD仿真数据中提取紧凑模型。该方法的主要优势在于基于仿真的模型采用相同的程序、提取方法，并能采用与基于测量的模型相同的设计。这就允许使用已经开发出来的非常强大的RF电路仿真功能和原来的RF设计。缺点是运行TCAD需要时间，提取模型需要时间，以及采用的紧凑模型有一定限制。这是一种重要限制，因为TCAD仿真可能包含的物理特性不能反映在紧凑模型中。这种缺陷有两种补救措施，一种是创建具有更佳物理特性的用户定义的模型版本，另一种是采用基于表格的模型。为了让这种方法具有实用性，必须创建自动提取，实现大量器件模型的快速提取。
由于我们从图1中知道了性能出现在不确定的源和负载匹配中，因此必须在整个源和负载层面进行仿真，以搜索到性能点。假设有60个源状态和60个负载状态必须交替搜索，就有可能要完成300次左右的功率扫描才能确定性能点。
大信号TCAD仿真示例
TCAD仿真适用于使用Synopsys工具的器件。模型的提取采用从那些已仿真的数据中自动提取的方法，并对图2中显示的正向、反向Gummel、I/Vs和CV特征进行比较。
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图2：正向、反向Gummel、I/V和CV特征的比较，其中TCAD数据为蓝色，模型数据为红色。
TCAD数据显示为蓝色，模型数据显示为红色。两者相符显示该模型准确地反映了原始的TCAD数据。图3显示的是S特征参数的比较。良好的匹配再次表明该模型准确地反映了TCAD数据。
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图3：S-参数特征的比较，其中TCAD数据为蓝色，模型数据为红色。
该模型在类似于图1所示的电路中使用。采用反复扫描源和负载平面的算法，选择出性能的源和负载匹配。图4中比较了由此产生的类似设计器件测量出的数据之间的负载平面效率，黑线为参考测量数据，红线是采用该模型的仿真数据。
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图4：效率等高线。
效率点的功率扫描与一个类似设计测试器件的测量数据的比较如图5所示。
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图5：效率功率扫描图。
该功率扫描图显示了效率、输出功率和增益的出色预测。此外，比较还显示了线性误差矢量幅度(EVM)、邻信道功率(ACP)和相间信道功率(ALT)的测量结果。这些测量显示，增益和相位关系得到了很好的仿真。对于目前的无线通信器件设计来说，线性特征、EVM、ACP和ALT的准确预测非常重要。
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