[发明专利]一种能够表征工艺参数偏差的硅基PIN光电探测器建模方法

权利要求书

1.一种能够表征工艺参数偏差的硅基PIN光电探测器建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤(1)，开展PIN光电探测器的物理过程分析得到现有工艺下PIN光电探测器中的载流子行为级数据以及器件关键拓扑结构数据，建立PIN光电探测器的理想电学模型；同时开展PIN光电探测器的制程工艺分析，得到工艺参数统计分布情况，建立工艺参数偏差等效模型；

所述的物理过程分析的分析方法为：结合理想制造工艺的设计参数、有效偏置电压分析硅基PIN工作原理以及电学特性指标，定量计算内部物理参数，得到核心区域掺杂浓度、迁移率的关键参数的计算结果；

所述的制程工艺分析的分析方法为：对建模对象同生产批次的测试用PIN光电探测器进行测试，根据测得的I-V特性曲线，形成工艺参数偏差的基本分布情况，采用BP神经网络预测PIN光电探测器制作中工艺参数对I-V特性曲线及偏差的高斯分布的影响建立步骤(2)中所述的工艺参数偏差等效模型；

所述的工艺参数偏差等效模型建立的具体过程包括以下步骤：

步骤a)，工艺参数量化：对PIN光电探测器制造过程中的掺杂浓度、注入剂量的参数进行量化，形成神经网络输入矩阵In＝(p₁,p₂,…,p_i,…,p_n)^T；

In表示神经网络的输入矩阵，p_i表示工艺参数的量化向量，i＝1,2，…，n；n表示正整数；

步骤b)，输出向量量化：工艺参数对IV曲线的影响用曲线参数[a,b,c]表示，与偏差的高斯分布参数[H，μ，σ]组合，形成输出向量Out＝(a,b,c,H,μ,σ)^T；

步骤c)，设计网络结构：对整个神经网络的隐含层层数及神经元数进行设计，神经元数目的计算公式为：

隐含层第i个神经元输出为：

第n个输出神经元表达式为：

步骤d)，设定损失函数loss＝(Out_pre-Out)^(2)，其中Out_pre为前向传播的输出；

步骤e)，最小化损失函数，采用梯度下降法对输出层和隐含层的权值系数进行训练更新，new_ω＝ω*(ω-η*grad_ω)，其中η为学习率，grad_ω为梯度；

步骤f)，将训练好的模型用于新数据的推理，完成下一批次探测器性能的预测分析；

步骤(2)，基于步骤(1)得到的PIN光电探测器的理想电学模型和工艺参数偏差等效模型，初步建立能够表征工艺参数偏差的器件级模型；

步骤(3)，进行面向建模技术的光电特性测试分析，测试分析结果用来修正和优化初步建立能够表征工艺参数偏差的器件级模型，得到最终的能够表征工艺参数偏差的器件级模型；

所述的最终的能够表征工艺参数偏差的器件级模型包括PIN光电探测器的理想电学模型以及工艺参数偏差等效模型；外部光信号分别输入PIN光电探测器的理想电学模型以及工艺参数偏差等效模型后，在PIN光电探测器的理想电学模型以及工艺参数偏差等效模型共同作用下输出电流数据；

所述的PIN光电探测器的理想电学模型包括光信号输入模型、PIN光电探测器载流子行为模型以及电信号输出模型；外部光信号输入到光信号输入模型，经过PIN光电探测器载流子行为模型、电信号输出模型后输出。

2.根据权利要求1所述的一种能够表征工艺参数偏差的硅基PIN光电探测器建模方法，其特征在于，所述的PIN光电探测器载流子行为模型的建立方法为：首先基于PIN光探测器的小信号等效电路模型以及物理过程分析完成电路拓扑结构设计，推导小信号等效电路模型中参数提取公式，与器件光电特性测试的实验数据相结合，优化参数选取；其次，根据PIN光电探测器的设计指标完成光信号输入模型和电信号输出模型等效电路的设计，量化表征输入输出阻抗、寄生电容的关键参数。

3.根据权利要求1所述的一种能够表征工艺参数偏差的硅基PIN光电探测器建模方法，其特征在于，所述的光电特性测试分析包括响应度测试、带宽测试以及噪声测试；所采用的测试仪器包括：可调功率种子源、高灵敏度光功率计、高带宽低噪声的跨阻放大器电路、高精度万用表、电光强度调制器，高带宽信号源，高带宽高采样率示波器。