A physics-based statistical random telegraph noise model

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Silva, Maurício Banaszeski da
• Orientador(a): Wirth, Gilson Inacio
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Microeletrônica; Mosfet
• Palavras-chave em Inglês: Flicker noise; Halo implants; Low frequency noise (LFN); MOSFETs; Power spectral density (PSD); Random telegraph noise (RTN); Statistical model; Variability
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/150171

O Ruído de Baixa Frequência (LFN), tais como o ruído flicker e o Random Telegraph Noise (RTN), são limitadores de performance em muitos circuitos analógicos e digitais. Para transistores diminutos, a densidade espectral de potência do ruído pode variar muitas ordens de grandeza, impondo uma séria limitação na performance do circuito e também em sua confiabilidade. Nesta tese, nós propomos um novo modelo de RTN estatístico para descrever o ruído de baixa frequência em MOSFETs. Utilizando o modelo proposto, pode-se explicar e calcular o valor esperado e a variabilidade do ruído em função das polarizações, geometrias e dos parâmetros físicos do transistor. O modelo é validado através de inúmeros resultados experimentais para dispositivos com canais tipo n e p, e para diferentes tecnologias CMOS. É demonstrado que a estatística do ruído LFN dos dispositivos de canal tipo n e p podem ser descritos através do mesmo mecanismo. Através dos nossos resultados e do nosso modelo, nós mostramos que a densidade de armadilhas dos transistores de canal tipo p é fortemente dependente do nível de Fermi, enquanto para o transistor de tipo n a densidade de armadilhas pode ser considerada constante na energia. Também é mostrado e explicado, através do nosso modelo, o impacto do implante de halo nas estatísticas do ruído. Utilizando o modelo demonstra-se porque a variabilidade, denotado por σ[log(SId)], do RTN/LFN não segue uma dependência 1/√área; e fica demonstrado que o ruído, e sua variabilidade, encontrado em nossas medidas pode ser modelado utilizando parâmetros físicos. Além disso, o modelo proposto pode ser utilizado para calcular o percentil do ruído, o qual pode ser utilizado para prever ou alcançar certo rendimento do circuito.