JP3943903B2 - Noise evaluation apparatus and noise evaluation method - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体装置のデバイス・シミュレーションを行って半導体装置の雑音評価を行う雑音評価装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
高周波のアナログ信号を扱うモバイル携帯機器の技術発展と需要の増加に伴い、アナログ信号を処理する半導体デバイスが急速な勢いで普及している。製品をいち早く市場に投入するには、TCAD(Technology Computer-Aided Design)による設計効率向上が欠かせない。ここで、TCADとは、半導体デバイスの製造プロセスを計算するプロセス・シミュレーションと電気的特性を計算するデバイス・シミュレーションとを指す。アナログ信号を処理する半導体デバイスの設計においては、半導体デバイスの動作時に所要の信号中に混入して正常な処理を妨げる雑音を考慮に入れたシミュレーションが重要である。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
図6に示すように、半導体デバイス中には様々な雑音源がある。ここでは、絶縁ゲート型電界効果トランジスタ(以下、MOSFETと称す)を例に示している。従来の雑音シミュレーションには、例えば、IFM(Impedance Field Method)法がある(Bosman他,AIP Conf. Proc., no.466, p.169, 1999.)。この方法は、図7に示すように雑音源を一種の交流電源とみなし、その交流電源によるポテンシャル、キャリア濃度、キャリア速度といった物理量の揺らぎが、最終的に端子電流や電圧に与える影響を解析するものである。この方法は、既に確立された周波数空間での計算技術を拡張するものであり、従来のデバイス・シミュレーションの枠組みの中で計算しやすい。交流電源の関数形(A2/Hz)は、例えば(1)式のように利用者が指定する。
【0004】
【数1】
ここで、qは単位素電荷、nは電子濃度、ベクトルνeは電子速度、αはフィッティング・パラメータ、fは周波数、τeqは緩和時間である。
【0005】
しかしながら、この方法では、周波数ごとに交流解析を行うことになるので、非常に計算時間を要する。
【0006】
この他の従来の雑音シミュレーション方法として、モンテカルロ法がある。この方法では、図6に示したような雑音源の振る舞いを、乱数を使って直接計算する。例えば、酸化膜中のトラップであれば、トラップとチャネルとの間のキャリアの出入りを、例えば(2)式で表されるトンネル時間と乱数を用いて計算する。
【0007】
τ=τ0eγ z (2)
ここで、τ0は緩和時間、γはトンネル係数、zは酸化膜とチャネル領域までの距離である。(2)式を計算すると、例えば図8のようなトラップ電荷数の揺らぎが得られる。この波形をフーリエ変換することによって、図10に示すような雑音の周波数成分を得る。この方法は非常に高精度であるが、更に多くの計算時間を必要とする。
【0008】
以上に述べた方法以外に、解析的に雑音を求める方法がある(Hung他, IEEE Trans. Electron Devices, vol. 37, p. 654, 2000.)。この方法では、雑音源の分布を仮定し、トランジスタ内部の物理量の分布を近似的に求める。この方法は簡便であり、物理的見通しも良い。
【0009】
しかしながら、この方法の問題点は、微細化したデバイス内部で、トラップが離散的な存在となっても、強制的に連続的な分布として扱う点である。これでは、個々の電荷の影響が分散されてしまう。
【0010】
図11は、MOSFETのゲート絶縁膜中のトラップ準位に捕獲されたキャリアの電荷がドレイン電流値を変動させて雑音を引き起こす場合に、この雑音を評価する従来の手法を示すフローチャートである。
【0011】
まず、MOSFETのチャネルの各場所におけるトラップ準位に捕獲された電荷の影響SΔ Idを、(3)式に示すように、チャネル・キャリア面密度Ns、移動度μ、捕獲時間τ、ポテンシャルψの関数として求める(ステップS51)。
【0012】
SΔ Id=SΔ Id(Ns,μ,τ,ψ) (3)
このとき、(3)式中のSΔ Idに寄与する物理量は近似式によって求める。
【0013】
次に、SΔ Idを合算してドレイン電流の雑音SIdを求める(ステップS52)。
【0014】
(3)式中で使われる物理量は近似的に与えられるので、最終的に得られる雑音スペクトルの計算結果は、必ずしも十分な精度ではない。
【0015】
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、その目的は、簡易な手法で精度よく雑音を評価できる雑音評価装置を提供することにある。
【0016】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明は、半導体装置の雑音をシミュレーションにより評価する雑音評価装置において、前記半導体装置内に複数の雑音源を配置する雑音源配置手段と、前記配置された雑音源に存在する電荷の影響を考慮に入れて、ポアソン方程式、電流連続式、エネルギー保存式および熱伝導方程式の少なくとも一つを解くデバイス・シミュレーションを実行するシミュレーション実行手段と、前記デバイス・シミュレーションの実行結果に基づいて、各雑音源ごとに雑音強度を計算する雑音強度計算手段と、各雑音源ごとの前記計算された雑音強度を合算して前記半導体装置の電極における雑音を計算する雑音計算手段と、を備える。
【0017】
本発明では、半導体装置内に雑音源を配置し、雑音源に存在する電荷の影響を考慮に入れてデバイス・シミュレーションを実行し、その結果に基づいて各雑音源ごとに雑音強度を計算して合算し、半導体装置の電極における雑音を計算するため、雑音を精度よく評価することができる。
【0018】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る雑音評価装置について、図面を参照しながら具体的に説明する。
【0019】
以下では、MOSFETのゲート絶縁膜中のトラップ準位に捕獲されたキャリアの電荷がドレイン電流値を変動させて雑音を引き起こす場合に、この雑音を評価する例について主に説明する。
【0020】
図1は本発明に係る雑音評価装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。図1の雑音評価装置は、半導体デバイス内に複数の雑音源を配置する雑音源配置部1と、配置された雑音源に存在する電荷の影響を考慮に入れて、ポアソン方程式、電流連続式、エネルギー保存式および熱伝導方程式の少なくとも一つを解いてデバイス・シミュレーションを実行するシミュレーション実行部2と、デバイス・シミュレーションの実行結果に基づいて、各雑音源ごとに雑音強度を計算する雑音強度計算部3と、各雑音源ごとに計算された雑音強度を合算して半導体デバイスの電極における雑音を計算する雑音計算部4と、を備えている。
【0021】
従来は、トラップがゲート絶縁膜中に均一または連続的に存在すると仮定していたが、図1では、雑音源配置部1により乱数を用いてトラップ準位を配置した後、トラップされた電荷を考慮に入れたデバイス・シミュレーションをシミュレーション実行部2により実行する。次に、デバイス・シミュレーションによって求められた物理量を用いて、トラップ準位に捕獲された電荷の影響による雑音強度SΔ Id(Ns,μ,τ,ψ)を雑音強度計算部3で計算した後、トラップ準位ごとに計算された雑音強度SΔ Idを雑音計算部4で合算して、ドレイン電流の雑音SIdを求める。
【0022】
図2は図1の雑音評価装置の処理動作を示すフローチャートである。まず、ユーザが指示した入力文字列を解釈し(ステップS1)、その指示内容に従ってシミュレーション対象であるデバイス構造を定義する(ステップS2)。このとき、ユーザからの指示があれば、プロセス・シミュレーションの結果を用いて形状を設定する。あるいは、モデラーと呼ばれる形状記述ツールの結果を読み込み、デバイス構造を設定してもよい。
【0023】
次に、デバイス構造をメッシュ状に分割して、デバイス構造の内部にメッシュの格子点を設定する(ステップS3)。同時に、デバイス構造に不純物分布を割り当て、不純物分布の変化が大きい領域にはメッシュを細かく設定する。
【0024】
次に、雑音源配置部1により雑音源を配置する(ステップS4)。例えば、ゲート絶縁膜中のトラップであれば、トラップ密度の分布と各格子点の周囲の空間範囲の体積からトラップの総数を求め、乱数を用いて空間座標とエネルギー準位を求める。このステップS4の処理内容については後で詳述する。
【0025】
次に、デバイス・シミュレーションのための初期値を設定する(ステップS5)。ここで、初期値とは、ポテンシャル、電子濃度、正孔濃度、格子温度、電子温度(または電子エネルギー)、正孔温度(または正孔エネルギー)の熱平衡状態における値である。電子濃度や正孔濃度は、電荷中性条件と質量保存則から求める。ポテンシャルは、電子濃度や正孔濃度から決まるビルトイン・ポテンシャルを初期値とする。格子温度、電子温度(または電子エネルギー)、および正孔温度(または正孔エネルギー)は、環境温度を初期値とする。
【0026】
次に、電極に所定のバイアスを印加した(ステップS6)後、雑音源の電荷を考慮に入れたデバイス・シミュレーションをシミュレーション実行部2により行う。ここでは、トラップに電荷を配置した状態で、ポアソン方程式、電流連続式、エネルギー保存式および熱伝導方程式の少なくとも一つを解く。
【0027】
次に、雑音強度計算部3にて、デバイス・シミュレーションによって求められた物理量を用いて、トラップ準位に捕獲された電荷の影響を考慮に入れた各雑音源での雑音強度SΔ Id(Ns,μ,τ,ψ)を計算する(ステップS7)。SΔ Idは(4)式で表される。
【0028】
【数2】
ここで、Idはドレイン電流、ΔNsは反転電荷面密度、αはパラメータ、Nsは反転電荷体積密度、Nはトラップ電荷密度、τはトラップとチャネル領域の間のトンネル時間である。
【0029】
次に、雑音計算部4にて、すべてのトラップ準位での雑音強度SΔ Idを(5)式に基づいて合算して、ドレイン電流の雑音SIdを求める(ステップS8)。
【0030】
【数3】
次に、すべてのバイアス条件でのシミュレーションが終了したか否かを判定し(ステップS9)、終了していなければステップS6に戻って新たなバイアスを電極に印加した後、ステップS7〜S9の処理を繰り返す。
【0031】
すべてのバイアス条件でのシミュレーションが終了した場合には、結果を出力(ステップS10)して、処理を終了する。
【0032】
上記の手順により、バイアス条件ごとに、ドレイン電流に生じる雑音を計算することができる。
【0033】
図3は図2のステップS4の雑音源の配置処理の詳細を説明するフローチャートである。まず、各コントロールボリュームにおける、トラップなどの雑音源の平均個数λを求める(ステップS21)。ここで、コントロールボリュームとは、図4に示すように、シミュレーション用の離散化格子点間の中点を通る線分で囲まれた領域10である。
【0034】
上述したステップS21では、例えば、格子点iにおけるトラップの濃度をn(i)、コントロールボリュームの体積をVとすると、(6)式に基づいて平均個数λを求める。ただし、λは整数である必要はない。
【0035】
λ=n(i)×V (6)
次に、平均個数λとポアソン分布を用いて、各コントロールボリューム中のトラップの個数N(i)を決定する(ステップS22)。具体的には、棄却法などを用いて、一様乱数をポアソン分布に従う発生頻度の乱数に変換することにより、個数N(i)を決定する。
【0036】
次に、各コントロールボリューム内における各トラップの空間座標を決定する(ステップS23)。具体的には、二次元解析であれば、各トラップの空間座標(x,y)を(7)式および(8)式によって求める。
【0037】
x=Δx×r1+xmin (7)
y=Δy×r2+ymin (8)
(7)式および(8)式のΔxとΔyは、図4に示すようにコントロールボリュームの辺の長さを表している。また、xminとyminはそれぞれコントロールボリュームのx座標の最小値、y座標の最小値を表しており、r1とr2はそれぞれ独立に発生させた0〜1の間の一様乱数を表している。なお、xとyは、乱数によらずコントロールボリュームに含まれる格子点の座標で代表させてもよい。
【0038】
次に、各トラップのエネルギー準位ξを決定する(ステップS24)。例えば、エネルギー準位の分布をD(ξ)とすると、一様乱数を、棄却法などを用いて発生頻度D(ξ)を持った乱数に変換することにより、エネルギー準位ξを決定する。
【0039】
ステップS24で決定したエネルギー準位ξは、トラップとチャネル領域の間のトンネル時間τを求めるために用いられる。すなわち、エネルギー準位ξを決定することにより、(1)式で示したトラップ準位に捕獲された電荷の影響による雑音強度SΔ Idを計算することができる。
【0040】
図5は本実施形態により得られたドレイン電流の雑音の計算結果を示す図であり、nMOSFETのゲート幅W/ゲート長Lが10/0.25、10/0.5、10/1のときの雑音スペクトルを示している。図5の横軸は周波数(Hz)、縦軸は雑音スペクトルすなわちドレイン電流の揺らぎスペクトル(A2/Hz)である。図5の波形W1,W2,W3はそれぞれW/Lが10/0.25、10/0.5、10/1のときの実測スペクトル、波形W4,W5,W6はそれぞれW/Lが10/0.25、10/0.5、10/1のときの本実施形態によるスペクトルである。図示のように、本実施形態の手法で計算したドレイン電流の揺らぎは,実測値によく一致していることがわかる。
【0041】
このように、本実施形態では、デバイス構造内に雑音源を配置し、雑音源の電荷を考慮に入れてデバイス・シミュレーションを行い、そのシミュレーションで得られた物理量を用いて各雑音源での雑音強度を計算した後、すべての雑音源での雑音強度を合算してドレイン電流に生じる雑音を計算するため、雑音の実測値を良好に再現することができる。
【0042】
上述した実施形態では、MOSFETのゲート絶縁膜中のトラップ準位に捕獲されたキャリアの電荷が引き起こすドレイン電流の雑音を計算する例について説明したが、ドレイン以外の電極、例えばゲート電流の雑音を計算する場合にも本発明は適用可能である。
【0043】
また、本発明は、トラップ以外の雑音を計算する場合にも適用可能である。トラップの場合、(4)式で示したように、各トラップがキャリアを捕獲/解放する緩和時間τを用いて、個々の雑音源が例えば、ドレイン電流に与える雑音強度強度SΔ Idを求める。このτは、(2)式と同じものである。
【0044】
トラップ以外の雑音源の場合も、同様の方法で雑音強度の計算が可能である。まず、何らかの方法で、雑音過程の平均的な緩和時間τを求める。次いで、それぞれの雑音源におけるSΔ Idの関数形は、例えばGreen関数法によって予め求めておく。
【0045】
以下に、衝突イオン化と界面散乱と拡散を例にとり、それぞれのτの求め方を示す。衝突イオン化による雑音の場合、衝突イオン化が発生する平均的な時間間隔は、τII=τII(EP,n、J)で与えられる。ここで、EPは電流密度に平行な電界成分で、nはキャリア濃度である。τII(EP,n、J)の関数形に関しては、さまざまなモデルが提案されている。例えば、(9)式のような関数形を用いる。
【0046】
【数4】
ここで、AとBは実測とのフィッティング・パラメータである。
【0047】
また、界面散乱による雑音であれば、τSR=τSR(EV,Λ,Δ)で与えられる。ここで、EVはゲート絶縁膜に垂直な電界成分、Λは界面粗さの相関長、Δは界面粗さの分散である。例えば、(10)式のような関数形を用いる。
【0048】
【数5】
また、拡散による雑音であれば、τdiff=τdiff(μ,T,n)で与えられる。ここで、μは移動度、Tはキャリア温度である。いずれの場合も、()内の量は、トラップの場合と同様に、デバイス・シミュレーションによって与えられる。この場合のτdiffは、(11)式のようになる。
【0049】
【数6】
ここで、qは単位素電荷、kBはボルツマン定数である。
【0050】
トラップ以外の雑音を計算する場合の雑音源の配置は、上述したような雑音強度の場合、雑音源は格子点と一致すると仮定される場合がある。これは、トラップによる雑音計算において、乱数を用いないで雑音源の位置を求める手法と同じである。すなわち、各格子点において各雑音の平均的な発生時間τを求めるために、デバイス・シミュレーションで得られた物理量を求める。
【0051】
図9を用いて、雑音源の配置方法に乱数を用いた場合と用いない場合を説明する。まず、トラップや界面散乱などに起因する雑音と衝突イオン化や拡散などに起因する雑音の場合、雑音源の配置方法に多少差異がある。すなわち、トラップや界面散乱などの場合、雑音源はトラップや界面の凹凸であり、トラップにキャリアが捕獲されたり、界面の凹凸によってキャリアが散乱されることによって雑音が生じる。これら雑音源の位置は、ランダムである。従って、雑音源は図9(a)に示したように、コントロール・ボリューム内にランダムに配置する。この際、図3のアルゴリズムを用いる。
【0052】
図9(a)は、トラップなどの場合の雑音源の配置を示しているが、界面の凹凸についても同様の処理を行う。すなわち、コントロール・ボリュームを横切る界面の面積を求め、界面の凹凸の相関長から凹凸の平均個数λを求め、ポアソン分布などを仮定して乱数によって凹凸の数を決定する。
【0053】
一方、衝突イオン化や拡散の場合、雑音の原因となるのキャリア自体のエネルギーである。つまり、雑音源はキャリア自身である。デバイス・シミュレーションの場合、キャリア濃度は格子点上の解として求まる。従って、衝突イオン化や拡散の場合は、図9(b)に示すように、格子点に雑音源を配置する。
【0054】
なお、トラップや界面散乱の場合でも、多少精度を犠牲にしても処理を簡便化して、計算を高速化するために、雑音源を格子点上に集中配置しても良い。また、ランダムに配置された点欠陥や界面準位が、それぞれ衝突イオン化や界面散乱に影響する場合は、これらの雑音源を図3のアルゴリズムによって配置しても良い
上述した実施形態で説明した雑音評価装置は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、雑音評価装置の機能を実現するプログラムをフロッピーディスクやCD−ROM等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。
【0055】
また、雑音評価装置の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線(無線通信も含む)を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。
【0056】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、半導体装置内に雑音源を配置し、雑音源の電荷を考慮に入れてデバイス・シミュレーションを行い、そのシミュレーションで得られた物理量を用いて各雑音源での雑音強度を計算した後、すべての雑音源での雑音強度を合算して半導体装置の電極における雑音を計算するため、雑音の実測値を良好に再現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る雑音評価装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図。
【図2】図1の雑音評価装置の処理動作を示すフローチャート。
【図3】図2のステップS4の雑音源の配置処理の詳細を説明するフローチャート。
【図4】コントロールボリュームを説明する図。
【図5】本実施形態により得られたドレイン電流の雑音の計算結果を示す図。
【図6】半導体中の雑音源の例を示す図。
【図7】雑音源の従来の解析手法を説明する図。
【図8】トラップ電荷数の揺らぎを示す図。
【図9】雑音源の配置の仕方を説明する図。
【図10】トラップ電荷の揺らぎスペクトルを示す図。
【図11】雑音を評価する従来の手法を示すフローチャート。
【符号の説明】
1 雑音源配置部
2 シミュレーション実行部
3 雑音強度計算部
4 雑音計算部
10 コントロールボリューム[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a noise evaluation apparatus that performs device simulation of a semiconductor device and performs noise evaluation of the semiconductor device.
[0002]
[Prior art]
With the development of technology and the increasing demand for mobile mobile devices that handle high-frequency analog signals, semiconductor devices that process analog signals are rapidly spreading. Improving design efficiency with TCAD (Technology Computer-Aided Design) is indispensable for bringing products to market quickly. Here, TCAD refers to a process simulation for calculating a semiconductor device manufacturing process and a device simulation for calculating electrical characteristics. In designing a semiconductor device that processes an analog signal, it is important to take into account noise that is mixed in a required signal during operation of the semiconductor device and prevents normal processing.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
As shown in FIG. 6, there are various noise sources in the semiconductor device. Here, an insulated gate field effect transistor (hereinafter referred to as MOSFET) is shown as an example. Conventional noise simulation includes, for example, an IFM (Impedance Field Method) method (Bosman et al., AIP Conf. Proc., No. 466, p. 169, 1999.). In this method, as shown in FIG. 7, the noise source is regarded as a kind of AC power source, and the influence of fluctuations in physical quantities such as potential, carrier concentration, and carrier speed due to the AC power source on the terminal current and voltage is finally analyzed. Is. This method extends the already established frequency space calculation technique and is easy to calculate within the framework of a conventional device simulation. The function form (A 2 / Hz) of the AC power supply is specified by the user as shown in, for example, equation (1).
[0004]
[Expression 1]
Here, q is a unit elementary charge, n is an electron concentration, vector νe is an electron velocity, α is a fitting parameter, f is a frequency, and τeq is a relaxation time.
[0005]
However, in this method, since AC analysis is performed for each frequency, a very long calculation time is required.
[0006]
Another conventional noise simulation method is the Monte Carlo method. In this method, the behavior of the noise source as shown in FIG. 6 is directly calculated using random numbers. For example, in the case of a trap in an oxide film, the entry / exit of carriers between the trap and the channel is calculated using, for example, a tunnel time and a random number represented by the equation (2).
[0007]
τ = τ 0 e γ z (2)
Here, τ 0 is the relaxation time, γ is the tunnel coefficient, and z is the distance between the oxide film and the channel region. When the equation (2) is calculated, for example, the fluctuation of the trap charge number as shown in FIG. 8 is obtained. A frequency component of noise as shown in FIG. 10 is obtained by Fourier transforming this waveform. This method is very accurate but requires more computation time.
[0008]
In addition to the methods described above, there is a method for obtaining noise analytically (Hung et al., IEEE Trans. Electron Devices, vol. 37, p. 654, 2000.). In this method, the distribution of the physical quantity inside the transistor is approximately obtained assuming the distribution of noise sources. This method is simple and has a good physical perspective.
[0009]
However, the problem with this method is that it is forcibly treated as a continuous distribution even if the traps are discretely present inside the miniaturized device. In this case, the influence of individual charges is dispersed.
[0010]
FIG. 11 is a flowchart showing a conventional method for evaluating noise when the charge of carriers trapped in the trap level in the gate insulating film of the MOSFET causes noise by changing the drain current value.
[0011]
First, as shown in the equation (3), the influence S Δ Id of the charges trapped at the trap level at each location of the MOSFET channel is expressed as channel carrier surface density Ns, mobility μ, capture time τ, potential ψ. (Step S51).
[0012]
S Δ Id = S Δ Id ( Ns, μ, τ, ψ) (3)
At this time, (3) contributing physical quantity S delta Id in the formula is obtained by the approximate expression.
[0013]
Next, determine the noise S Id of drain current by summing the S delta Id (step S52).
[0014]
Since the physical quantity used in the equation (3) is approximately given, the final calculation result of the noise spectrum is not necessarily accurate enough.
[0015]
The present invention has been made in view of such a point, and an object thereof is to provide a noise evaluation apparatus capable of accurately evaluating noise by a simple method.
[0016]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-described problem, the present invention provides a noise evaluation apparatus that evaluates noise of a semiconductor device by simulation, noise source arrangement means for arranging a plurality of noise sources in the semiconductor device, and the arranged noise. Taking into account the influence of the electric charge present in the source, and executing the device simulation by executing a device simulation for solving at least one of the Poisson equation, the current continuity equation, the energy conservation equation and the heat conduction equation A noise intensity calculating means for calculating a noise intensity for each noise source based on the result; a noise calculating means for calculating the noise at the electrode of the semiconductor device by adding the calculated noise intensity for each noise source; .
[0017]
In the present invention, a noise source is arranged in a semiconductor device, a device simulation is executed taking into consideration the influence of charges existing in the noise source, and a noise intensity is calculated for each noise source based on the result. Since the noise at the electrodes of the semiconductor device is calculated together, the noise can be evaluated with high accuracy.
[0018]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, a noise evaluation apparatus according to the present invention will be specifically described with reference to the drawings.
[0019]
In the following, an example of evaluating noise when the charge of carriers trapped in the trap level in the gate insulating film of the MOSFET causes noise by changing the drain current value will be mainly described.
[0020]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of a noise evaluation apparatus according to the present invention. The noise evaluation apparatus in FIG. 1 takes into account the influence of a noise
[0021]
Conventionally, it was assumed that traps exist uniformly or continuously in the gate insulating film, but in FIG. 1, after trap levels are arranged using random numbers by the noise
[0022]
FIG. 2 is a flowchart showing the processing operation of the noise evaluation apparatus of FIG. First, an input character string designated by the user is interpreted (step S1), and a device structure to be simulated is defined according to the contents of the instruction (step S2). At this time, if there is an instruction from the user, the shape is set using the result of the process simulation. Alternatively, a device structure may be set by reading a result of a shape description tool called a modeler.
[0023]
Next, the device structure is divided into mesh shapes, and mesh lattice points are set inside the device structure (step S3). At the same time, an impurity distribution is assigned to the device structure, and a fine mesh is set in a region where the change in the impurity distribution is large.
[0024]
Next, a noise source is arranged by the noise source arrangement unit 1 (step S4). For example, in the case of traps in the gate insulating film, the total number of traps is obtained from the trap density distribution and the volume of the spatial range around each lattice point, and the spatial coordinates and energy levels are obtained using random numbers. The processing content of step S4 will be described in detail later.
[0025]
Next, initial values for device simulation are set (step S5). Here, the initial value is a value in a thermal equilibrium state of potential, electron concentration, hole concentration, lattice temperature, electron temperature (or electron energy), and hole temperature (or hole energy). The electron concentration and hole concentration are obtained from the charge neutrality condition and the mass conservation law. The initial value of the potential is a built-in potential determined from the electron concentration and hole concentration. The lattice temperature, the electron temperature (or electron energy), and the hole temperature (or hole energy) have an initial value of the environmental temperature.
[0026]
Next, after a predetermined bias is applied to the electrode (step S6), the
[0027]
Next, in the noise
[0028]
[Expression 2]
Here, Id is a drain current, ΔNs is an inversion charge surface density, α is a parameter, Ns is an inversion charge volume density, N is a trap charge density, and τ is a tunnel time between the trap and the channel region.
[0029]
Next, the
[0030]
[Equation 3]
Next, it is determined whether or not the simulation under all bias conditions has been completed (step S9). If not completed, the process returns to step S6 to apply a new bias to the electrode, and then the processes in steps S7 to S9 are performed. repeat.
[0031]
When the simulation is completed under all bias conditions, the result is output (step S10), and the process is terminated.
[0032]
According to the above procedure, noise generated in the drain current can be calculated for each bias condition.
[0033]
FIG. 3 is a flowchart for explaining the details of the noise source arrangement processing in step S4 of FIG. First, an average number λ of noise sources such as traps in each control volume is obtained (step S21). Here, as shown in FIG. 4, the control volume is a
[0034]
In step S21 described above, for example, when the trap concentration at the lattice point i is n (i) and the volume of the control volume is V, the average number λ is obtained based on the equation (6). However, λ need not be an integer.
[0035]
λ = n (i) × V (6)
Next, the number N (i) of traps in each control volume is determined using the average number λ and Poisson distribution (step S22). Specifically, the number N (i) is determined by converting a uniform random number into a random number of occurrence frequency according to the Poisson distribution using a rejection method or the like.
[0036]
Next, the spatial coordinates of each trap in each control volume are determined (step S23). Specifically, in the case of a two-dimensional analysis, the spatial coordinates (x, y) of each trap are obtained by equations (7) and (8).
[0037]
x = Δx × r1 + xmin (7)
y = Δy × r2 + ymin (8)
In the equations (7) and (8), Δx and Δy represent the lengths of the sides of the control volume as shown in FIG. Further, xmin and ymin respectively represent the minimum value of the x coordinate and the minimum value of the y coordinate of the control volume, and r1 and r2 each represent a uniform random number between 0 and 1 generated independently. Note that x and y may be represented by coordinates of grid points included in the control volume regardless of random numbers.
[0038]
Next, the energy level ξ of each trap is determined (step S24). For example, assuming that the energy level distribution is D (ξ), the energy level ξ is determined by converting a uniform random number into a random number having an occurrence frequency D (ξ) using a rejection method or the like.
[0039]
The energy level ξ determined in step S24 is used to obtain the tunnel time τ between the trap and the channel region. That is, by determining the energy level ξ, it is possible to calculate the noise intensity S Δ Id due to the influence of the charges trapped in the trap level shown in the equation (1).
[0040]
FIG. 5 is a diagram showing the calculation result of the drain current noise obtained by this embodiment. The noise spectrum when the gate width W / gate length L of the nMOSFET is 10 / 0.25, 10 / 0.5, 10/1 is shown. Show. The horizontal axis in FIG. 5 is the frequency (Hz), and the vertical axis is the noise spectrum, that is, the drain current fluctuation spectrum (A 2 / Hz). Waveforms W1, W2, and W3 in FIG. 5 are measured spectra when W / L is 10 / 0.25, 10 / 0.5, and 10/1, respectively, and waveforms W4, W5, and W6 are W / L at 10 / 0.25 and 10 /, respectively. It is a spectrum according to the present embodiment at 0.5 and 10/1. As shown in the figure, it can be seen that the drain current fluctuation calculated by the method of the present embodiment is in good agreement with the actually measured value.
[0041]
As described above, in this embodiment, a noise source is arranged in the device structure, a device simulation is performed in consideration of the charge of the noise source, and the noise in each noise source is obtained using the physical quantity obtained by the simulation. After calculating the intensity, the noise intensity in all the noise sources is added up to calculate the noise generated in the drain current, so that the measured value of noise can be reproduced well.
[0042]
In the above-described embodiment, the example of calculating the noise of the drain current caused by the carrier charge trapped in the trap level in the gate insulating film of the MOSFET has been described. However, the noise of the electrode other than the drain, for example, the gate current is calculated. In this case, the present invention can be applied.
[0043]
The present invention is also applicable when calculating noise other than traps. For trap, (4) as indicated by the formula, using a relaxation time τ of each trap to capture / release the carrier, each of the noise source, for example, obtains the noise power intensity S delta Id giving the drain current. This τ is the same as the equation (2).
[0044]
In the case of a noise source other than the trap, the noise intensity can be calculated by the same method. First, an average relaxation time τ of a noise process is obtained by some method. Then, the functional form of the S delta Id in each of the noise sources are, for example obtained in advance by Green function method.
[0045]
In the following, taking each of collision ionization, interface scattering, and diffusion as an example, how to obtain τ will be described. In the case of noise due to impact ionization, the average time interval at which impact ionization occurs is given by τ II = τ II (E P , n, J). Here, E P is an electric field component parallel to the current density, and n is a carrier concentration. Various models have been proposed for the functional form of τ II (E P , n, J). For example, a function form such as equation (9) is used.
[0046]
[Expression 4]
Here, A and B are fitting parameters for actual measurement.
[0047]
If the noise is due to interface scattering, τ SR = τ SR (E V , Λ, Δ) is given. Here, E V is electric field component perpendicular to the gate insulating film, lambda is the correlation length of the interface roughness, delta is the variance of interface roughness. For example, a function form such as equation (10) is used.
[0048]
[Equation 5]
If the noise is due to diffusion, τ diff = τ diff (μ, T, n) is given. Here, μ is mobility and T is carrier temperature. In either case, the quantities in parentheses are given by device simulation, as in the case of traps. In this case, τ diff is as shown in equation (11).
[0049]
[Formula 6]
Here, q is a unit elementary charge, and k B is a Boltzmann constant.
[0050]
In the case of calculating noise other than the trap, the noise source may be assumed to coincide with the lattice point in the case of the noise intensity as described above. This is the same as the method for obtaining the position of the noise source without using a random number in the noise calculation by the trap. That is, in order to obtain the average generation time τ of each noise at each lattice point, the physical quantity obtained by device simulation is obtained.
[0051]
A case where random numbers are used and a case where random numbers are not used will be described with reference to FIG. First, in the case of noise caused by traps or interface scattering and noise caused by impact ionization or diffusion, there is a slight difference in the arrangement method of noise sources. That is, in the case of traps and interface scattering, the noise source is the traps and unevenness of the interface, and noise is generated when carriers are trapped in the traps and the carriers are scattered by the unevenness of the interface. The positions of these noise sources are random. Therefore, the noise sources are randomly arranged in the control volume as shown in FIG. At this time, the algorithm of FIG. 3 is used.
[0052]
FIG. 9A shows the arrangement of noise sources in the case of a trap or the like, but the same processing is performed for the unevenness of the interface. That is, the area of the interface crossing the control volume is obtained, the average number of irregularities λ is obtained from the correlation length of the irregularities of the interface, and the number of irregularities is determined by random numbers assuming a Poisson distribution or the like.
[0053]
On the other hand, in the case of impact ionization or diffusion, it is the energy of the carrier itself that causes noise. That is, the noise source is the carrier itself. In the case of device simulation, the carrier concentration is obtained as a solution on a lattice point. Therefore, in the case of impact ionization or diffusion, as shown in FIG. 9B, a noise source is arranged at a lattice point.
[0054]
Even in the case of traps and interface scattering, noise sources may be concentrated on lattice points in order to simplify the processing even at the expense of accuracy and to speed up the calculation. In addition, in the case where point defects and interface states arranged at random affect collision ionization and interface scattering, respectively, these noise sources may be arranged by the algorithm of FIG. 3. The evaluation device may be configured by hardware or software. When configured by software, a program for realizing the function of the noise evaluation apparatus may be stored in a recording medium such as a floppy disk or a CD-ROM, and read and executed by a computer. The recording medium is not limited to a portable medium such as a magnetic disk or an optical disk, but may be a fixed recording medium such as a hard disk device or a memory.
[0055]
In addition, a program for realizing the function of the noise evaluation apparatus may be distributed via a communication line (including wireless communication) such as the Internet. Further, the program may be distributed in a state where the program is encrypted, modulated or compressed, and stored in a recording medium via a wired line such as the Internet or a wireless line.
[0056]
【The invention's effect】
As described above in detail, according to the present invention, a noise source is arranged in a semiconductor device, a device simulation is performed in consideration of the charge of the noise source, and each physical quantity obtained by the simulation is used to perform each device simulation. After calculating the noise intensity at the noise source, the noise intensity at all the noise sources is added to calculate the noise at the electrode of the semiconductor device, so that the actual measured value of noise can be reproduced well.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of a noise evaluation apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing a processing operation of the noise evaluation apparatus in FIG. 1;
FIG. 3 is a flowchart for explaining details of a noise source arrangement process in step S4 of FIG. 2;
FIG. 4 is a diagram illustrating a control volume.
FIG. 5 is a view showing a calculation result of drain current noise obtained by the embodiment;
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a noise source in a semiconductor.
FIG. 7 is a diagram for explaining a conventional analysis method of a noise source.
FIG. 8 is a diagram showing fluctuations in the number of trap charges.
FIG. 9 is a diagram for explaining how to arrange noise sources;
FIG. 10 shows a fluctuation spectrum of trapped charges.
FIG. 11 is a flowchart showing a conventional method for evaluating noise.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記半導体装置内に複数の雑音源を配置する雑音源配置手段と、
前記配置された雑音源に存在する電荷の影響を考慮に入れて、ポアソン方程式、電流連続式、エネルギー保存式および熱伝導方程式の少なくとも一つを解くデバイス・シミュレーションを実行するシミュレーション実行手段と、
前記デバイス・シミュレーションの実行結果に基づいて、各雑音源ごとに雑音強度を計算する雑音強度計算手段と、
各雑音源ごとの前記計算された雑音強度を合算して前記半導体装置の電極における雑音を計算する雑音計算手段と、を備えることを特徴とする雑音評価装置。In a noise evaluation apparatus for evaluating the noise of a semiconductor device by simulation,
Noise source arrangement means for arranging a plurality of noise sources in the semiconductor device;
A simulation executing means for executing a device simulation that solves at least one of the Poisson equation, the current continuity equation, the energy conservation equation, and the heat conduction equation in consideration of the influence of charges existing in the arranged noise source;
A noise intensity calculation means for calculating a noise intensity for each noise source based on the execution result of the device simulation;
A noise evaluation device comprising: noise calculation means for calculating the noise at the electrode of the semiconductor device by adding the calculated noise intensities for each noise source.
前記雑音源配置手段は、前記界面散乱による雑音、拡散による雑音、および衝突イオン化による雑音の少なくとも一つについては、メッシュを構成する各格子点に雑音源を配置することを特徴とする請求項2に記載の雑音評価装置。The simulation execution means executes device simulation by dividing the semiconductor device into a mesh shape,
The noise source arrangement means arranges a noise source at each lattice point constituting the mesh for at least one of the noise caused by the interface scattering, the noise caused by diffusion, and the noise caused by collision ionization. The noise evaluation apparatus described in 1.
前記雑音源配置手段は、
メッシュ状に分割された各領域の周囲に設定される基準範囲内に含まれる前記雑音源の平均個数を計算する平均個数計算手段と、
前記基準範囲それぞれに含まれるトラップの個数を計算するトラップ個数計算手段と、
前記基準範囲それぞれに含まれる各トラップの空間座標を決定する座標決定手段と、
前記基準範囲それぞれに含まれる各トラップのエネルギー準位を決定するエネルギー準位決定手段と、を有し、
前記雑音強度計算手段は、前記エネルギー準位に基づいて各雑音源ごとに雑音強度を計算するエネルギー準位変換手段を有することを特徴とする請求項3に記載の雑音評価装置。The simulation execution means executes device simulation by dividing the semiconductor device into a mesh shape,
The noise source arrangement means includes:
An average number calculating means for calculating an average number of the noise sources included in a reference range set around each area divided into meshes;
Trap number calculating means for calculating the number of traps included in each of the reference ranges;
Coordinate determining means for determining spatial coordinates of each trap included in each of the reference ranges;
Energy level determining means for determining the energy level of each trap included in each of the reference ranges ,
4. The noise evaluation apparatus according to claim 3, wherein the noise intensity calculation means includes energy level conversion means for calculating noise intensity for each noise source based on the energy level.
前記半導体装置内に雑音源を配置するステップと、
前記配置された雑音源に存在する電荷の影響を考慮に入れて、ポアソン方程式、電流連続式、エネルギー保存式および熱伝導方程式の少なくとも一つを解くデバイス・シミュレーションを実行するステップと、
前記デバイス・シミュレーションの実行結果に基づいて、各雑音源ごとに雑音強度を計算するステップと、
各雑音源ごとの前記計算された雑音強度を合算して前記半導体装置の電極における雑音を計算するステップと、を備えることを特徴とする雑音評価方法。In a noise evaluation method for evaluating the noise of a semiconductor device by simulation,
Disposing a noise source in the semiconductor device;
Taking into account the effect of charge present on the arranged noise source, and performing device simulation to solve at least one of the Poisson equation, the current continuity equation, the energy conservation equation and the heat conduction equation;
Calculating a noise intensity for each noise source based on the execution result of the device simulation;
And adding the calculated noise intensity for each noise source to calculate noise at the electrode of the semiconductor device.
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