基于BSIM3的低温MOSFET模型及参数提取

邓旭光

(华北光电技术研究所，北京100015)

1 引言

低温(77K)MOSFET参数提取工作主要是配合红外读出电路的设计而展开的，红外探测器工作在低温(77K)环境下，与之相耦合的硅读出电路也要工作在相同的低温(77K)环境下。晶元代工厂只提供常温下的MOSFET模型及参数，不可能完全吻合低温(77K)下器件的真实工作特性，所以我们开展了这项工作，以期在与代工厂的长期合作中，研制出适合自身要求的读出电路。

器件模型作为工艺与设计之间的接口，用于大规模集成电路的设计和仿真，本文以低温(77K)环境为前提，选定的晶元代工厂工艺设计测试结构，对测试结构进行IV、CV测试，最终使用软件将测试数据提取为模型参数。

2 BSIM3模型原理

BSIM模型是由加利福尼亚大学伯克利分校开发研制的，它是第一款用于SPICE模拟的工业标准MOS模型。

MOSFET的BSIM模型中，BSIM1模型是一个为1 μm MOSFET技术而发展的模型，包含很多对短沟道效应的更好理解，对沟道长度大于或等于1 μm的器件的模拟结果非常准确。尽管BSIM1模型为每个模型参数引进了几个适应参数来提高模型的尺寸覆盖性，但BSIM1模型还是不能完全让人满意。

BSIM2模型以BSIM1模型为基础在很多方面进行了改进，如模型的连续性、输出电导、亚阈值电流等。但是，BSIM2模型仍然不能用一组参数来模拟大尺寸范围的器件。为了在所有器件尺寸范围内获得准确的模拟结果，用户通常都需要提取几组甚至很多组模型参数，每一组模型参数覆盖器件几何尺寸的一个有限范围。而且，用这些参数进行静态摸拟和把这些参数从现在的技术外推到以后的技术都非常困难。

BSIM1模型和BSIM2模型集中于解决模型的精度并考虑公式的简化，因而引入了大量的经验参数或弥合参数来提高模型精度，虽可以自动提取参数，但实际应用中存在模型参数过多和冗余问题。BSIM3则不同，它是基于准二维分析的物理模型，着重于器件工作的物理机制，并考虑了器件尺寸和工艺参数的影响，力求使每个参数与器件特性的关系可以预测，为方便参数提取，还尽可能设法减少了模型参数的个数。

几种MOS模型的比较如表1所示。

表1 几个MOS模型的比较

BSIM3模型中主要考虑了以下效应:

(1)短沟和窄沟对阈值电压的影响;

(2)横向和纵向的非均匀掺杂;

(3)垂直场引起的载流子迁移率下降;

(4)体效应;

(5)载流子速度饱和效应;

(6)漏感应引起的势垒下降(DIBL效应);

(7)沟道长度调制效应(CLM效应);

(8)衬底电流引起的体效应(SCBE效应);

(9)次开启(亚阈值)导电问题;

(10)漏/源寄生电阻。

目前BSIM3模型已有3个版本，不同版本之间某些模型参数有一定差别，而且参数的定义也可能不一致，这就要求参数提取中提取的所有模型参数要针对同一版本。表2以第三版本罗列了部分BSIM3的模型参数。

3 测试图形设计

按照提取软件手册介绍，理想情况下提取器件模型参数，至少需要11种尺寸的器件，这样提取出的参数既能反映出短沟效应对器件性能的影响，又能反映出窄沟效应对器件的性能的影响。特殊情况下，器件的尺寸分布无法严格满足上述要求时，至少也需要4种尺寸的器件，只是这样提取出的模型参数比较粗糙而已。如图1所示。

表2 BSIM3部分模型参数

图1 MOS器件尺寸理想数量与最小数量要求

待测器件的尺寸满足以下要求:①宽沟道W一定，沟道长度L变化;②短沟道L一定，沟道宽度W变化;③长沟道L一定，沟道宽度W变化;④对于给定的沟长L，要有不同的W。

根据上述原则，设计出的器件版图如图2～图5所示。

4 实验

MOSFET参数提取，主要是通过对MOS器件的I－V参数、C－V参数、噪声参数的测量，根据业界已公认的半导体器件模型(如BSIM1、BSIM2、BSIM3模型)提取相应的器件参数。针对我们的应用要求，参数提取系统的硬件构成如图6所示。

图6 半导体参数提取系统硬件构成

将实验样品放入低温探针台样品架上，使用液氮进行制冷，在经过一段时间，温度稳定后，连接测试设备进行测试。

4.1 I－V特性的测量及提取

相对而言，IV特性的测量要简单一些，其测量原理如图7所示，器件数据和提取结果如图8所示。

4.2 C－V特性的测量及提取

CV特性的测量相对要复杂一些，包括以下几种电容的测量:栅衬电容Cgb、栅沟电容Cgc、栅漏电容Cgd、栅源电容 Cgs、栅电容 Cgg、结电容 Cjc。每种电容的测量方法不同，我们仅以Cgg为例说明实验方法，CV器件连接方法和提取结果如图9、图10所示。

5 结论

按照上面的步骤，可以得到一套低温下MOSFET BSIM3的参数。使用这套参数对读出电路进行仿真，并且与读出电路的实测结果相对比，来验证这套参数的准确性，根据两者之间的差异来调整这套参数的提取策略和优化方法。

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