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典型模拟电路的单粒子瞬态效应研究

文献类型:学位论文

作者于新
答辩日期2019-05-28
授予单位中国科学院大学
授予地点中国科学院新疆理化技术研究所
导师陆妩
关键词模拟电路 单粒子效应 等效LET
学位名称博士
学位专业微电子学与固体电子学
英文摘要

单粒子效应与累积效应不同,由于其随机偶发的特点,在不需要累积剂量的情况下就有可能造成严重的危害。所以单粒子效应一直是抗辐射加固保障(RHA)重点关注的问题。除数字电路外,模拟电路也会发生单粒子效应。在历经多次卫星故障分析、试验验证之后,欧空局认为SOHO、MAP、Cassini等卫星故障均源于模拟电路的单粒子瞬态(SET)。此后模拟电路的SET成为宇航候选元器件评估的一项指标。尽管单粒子效应在测试表征、模拟试验方法方面取得了一系列成果,并成熟地运用到数字电路的抗辐射加固验证及接收评估(HALAT)。考虑模拟电路器件参数、工艺与数字电路存在很大差异,无论是SET的测试表征还是模拟试验方法,其技术成熟度均不如数字电路。在测试表征方面,模拟电路SET与数字电路的0→1、1→0翻转不同,模拟电路SET对系统的影响程度与SET幅值-宽度相关,对SET的界定取决于系统抗辐射加固(RH)设计中规定的抗辐射裕度(RDM),而系统RH设计是抗辐射指标、系统性能、成本权衡的结果。实际应用中脉冲信号被界定为SET的阈值是一个范围,仅使用散射截面无法充分描述模拟电路的SET特性。在激光模拟试验方法方面,由于CMOS数字电路敏感体积很薄,一般采用短波激光进行辐照,而且采用激光等效LET表面处的值即可与重离子进行等效。然而模拟电路具有较深的敏感体积,就带来一系列特殊的问题。首先必须采用长波长激光,如1064nm激光,以达到足够的透射深度;一方面由于长波激光吸收系数远小于短波激光,必须使用高强度激光才能产生与重离子相等的电荷量,高强度条件下双光子吸收(TPA)对激光能量传递具有显著的影响;另一方面1064nm激光的吸收系数受掺杂浓度影响显著,采用激光入射本征硅材料的等效LET的表面值无法得到实际产生的电荷量;此外激光透射深度与敏感体积深度的匹配也是双极模拟电路单粒子效应存在的特殊问题。针对模拟电路测试表征存在的问题,本论文首先在50pJ~1600pJ(8个能量点)的激光试验条件下获得模拟电路SET幅值-宽度特性,及激光能量、辐照偏置(不同放大倍数、负载条件)的影响,初步获得模拟电路SET损伤规律,为有限的重离子试验条件选取及与重离子的关联等效提供了参考依据;其次,在LET范围为3~90MeVcm2/mg的Ne、Fe、Kr、Xe、Ta、Cu条件下,进行了不同类型模拟电路SET辐照试验研究,并基于SET幅值-宽度的基础数据,采用概率密度建立了带有触发阈值参数的SET散射截面-LET表征方法,该方法能够给出任意触发阈值下SET散射截面-LET的关系,以满足抗辐射加固保障对元器件选型、辐射加固验证测试的工程需求;针对激光、重离子对模拟电路SET等效的问题,基于典型晶体管结构建立了激光传输及能量传递模型。在考虑高强度条件下双光子吸收(TPA)、掺杂对激光能量传递影响的条件下,计算了激光在晶体管中的等效LET及产生的电荷量,作为与重离子等效的依据。通过计算不同收集深度下产生的电荷量,分析了敏感体积深度对激光、重离子等效关系的影响。基于等量电荷的基本原则,建立了边界敏感体积厚度范围内激光能量、重离子LET之间的关联。采用该“重离子LET-电荷-激光能量”的窗口,可在已知器件敏感体积信息的条件下,获得与重离子辐照条件等效的激光试验条件;反之,通过不同条件激光收集的电荷量,可分析敏感体积的深度。上述获得的激光能量与重离子LET之间的关系,通过激光、重离子辐照条件下对运放、比较器的SET特性的试验,在该等效框架内得到了很好的等效验证。针对模拟电路SET测试表征、激光模拟试验方法存在的特殊问题,本工作创新点体现在如下方面:(1)在多种激光能量、不同LET重离子辐照条件下,获得了模拟电路SET的效应规律,并基于概率密度建立了能够得出任意触发阈值下SET散射截面的表征方法,为抗辐射加固保障工程中模拟电路的选型接收测试提供了技术支持;(2)基于典型晶体管结构,建立了激光传输及能量传递模型,系统地分析了激光强度、掺杂、电荷收集深度对产生电荷的影响,揭示了激光与重离子单粒子等效的物理机制;(3)基于等量电荷的原则建立了针对双极模拟电路的重离子-激光单粒子等效试验方法,为应用于空间的模拟电路激光单粒子试验条件的选取提供了依据。

页码109
源URL[http://ir.xjipc.cas.cn/handle/365002/6021]  
专题固体辐射物理研究室
推荐引用方式
GB/T 7714
于新. 典型模拟电路的单粒子瞬态效应研究[D]. 中国科学院新疆理化技术研究所. 中国科学院大学. 2019.

入库方式: OAI收割

来源:新疆理化技术研究所

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