[发明专利]基于最小二乘法量子光电探测器低温测试的仿真建模

摘要

本发明公开了一种基于最小二乘法量子光电探测器低温测试的仿真建模，其特点是利用神经网络算法对已测得的光电探测器电特性曲线进行学习，以预测不同低温下的电特性曲线，将预测的特性曲线与实际测试的特性曲线进行比对。本发明与现有技术相比具有不需真空设备测试低温试验，就可有效得到器件在任意低温下的I-V响应，仿真精度高，使用方便，准确反映量子效应光电探测器低温特性，降低成。

主权项

一种基于最小二乘法量子光电探测器低温测试的仿真建模，其特征在于利用最小二乘算法对光电探测器的I‑V特性曲线建立低温T与I和V的仿真模型，以预测不同低温下的光电特性曲线，具体仿真建模按下述步骤进行：（1）、光电探测器特性参数的测试 基于光电测试平台，作出光电探测器不同温度下的I‑V特性曲线簇；（2）、光电探测器特性曲线的拟合利用“Matlab”软件对上述作出的I‑V特性曲线簇进行拟合，得到不同温度下f(V) = a×exp(b×V) + c×exp(d×V)的拟合方程，其中：I为光电流； V为光电探测器偏压； exp为指数函数；a、b、c和d为决定I‑V曲线基本特性和走势的四个参数；（3）、建立低温测试的仿真建模采用最小二乘算法对拟合的方程组进行训练，得到低温T与a、b、c和d的四个参数方程，然后由a、b、c和d四个参数与I= a×exp(b×V) + c×exp(d×V)建立温度T与I和V的仿真模型，以预测不同低温下的光电特性曲线。