应用遗传算法实现MOS器件综合

研究了将遗传算法应用于器件综合问题,针对参数化的器件空间设计了相应的适应度函数和遗传算子,可用来得到器件的可行设计空间及研究参数对器件性能的影响.对FIBMOS器件的综合设计研究结果显示了本方法的有效性.     

应用遗传算法实现MOS器件综合

研究了将遗传算法应用于器件综合问题,针对参数化的器件空间设计了相应的适应度函数和遗传算子,可用来得到器件的可行设计空间及研究参数对器件性能的影响.对FIBMOS器件的综合设计研究结果显示了本方法的有效性.     

利用响应表面方法的器件稳健性设计

器件稳健性设计本质上是一个多个目标的优化问题.将实验设计和响应表面方法相结合可用来满足减少所需的TCAD模拟次数的强烈需求.然而对一些非线性问题,RSM模型的误差可能会大到影响设计结果的有效性.为找到可行空间,提出了一种考虑RSM模型误差时,面向目标的多代设计方法.通过在由当前代中的RSM模型结果所得到的有希望空间中增加设计,使得模型误差减小并得到可行空间.对FIBMOS例子的结果显示本方法是有效的.     

利用响应表面方法的器件稳健性设计

器件稳健性设计本质上是一个多个目标的优化问题.将实验设计和响应表面方法相结合可用来满足减少所需的TCAD模拟次数的强烈需求.然而对一些非线性问题,RSM模型的误差可能会大到影响设计结果的有效性.为找到可行空间,提出了一种考虑RSM模型误差时,面向目标的多代设计方法.通过在由当前代中的RSM模型结果所得到的有希望空间中增加设计,使得模型误差减小并得到可行空间.对FIBMOS例子的结果显示本方法是有效的.     

半导体器件建模与优化系统

随着器件尺寸的缩小,器件特性空间变得越来越复杂.如果仍采用手工参数调整的方法,不仅需要有较好的器件物理知识,而且也不一定能得到合适的结果.为节约设计时间,对半导体器件建模与优化系统(MOSSED)进行了研究与实现.该系统可以对半导体器件进行有效地建模、优化和综合,以得到所需要的器件.通过一些实例对部分功能进行了说明,并和一些已有的系统进行了比较.     

半导体器件建模与优化系统

随着器件尺寸的缩小 ,器件特性空间变得越来越复杂 .如果仍采用手工参数调整的方法 ,不仅需要有较好的器件物理知识 ,而且也不一定能得到合适的结果 .为节约设计时间 ,对半导体器件建模与优化系统 (MOSSED)进行了研究与实现 .该系统可以对半导体器件进行有效地建模、优化和综合 ,以得到所需要的器件 .通过一些实例对部分功能进行了说明 ,并和一些已有的系统进行了比较.     

应用遗传算法实现的MOS器件综合系统

为实现器件综合,即从期望的器件性能出发得到优化的器件设计参数,最关键的是要选用有效的优化搜索器件。文章将遗传算法应用于实现一个器件综合的原形系统,并通过对FIB-MOS器件的综合设计,验证了遗传算法和该器件综合原形系统的有效性。器件的参数化表示也被作为器件综合的重要问题进行了讨论。     

超薄体MOSFET的结构优化

对UTB器件的各结构参数进行了优化,给出了UTB器件设计的指导方向.在UTB器件的设计中,有三个重要参数,即器件的源漏提升高度、锗硅栅(GexSi1-x)中Ge含量的摩尔百分比和硅膜的厚度,并对这三个结构参数对器件性能的影响进行了模拟分析,给出了器件各结构参数的优化方向,找出了可行Ge含量的摩尔百分比和可行硅膜厚度之间的设计容区.通过模拟分析发现,只要合理选择器件的结构参数,就能得到性能优良的UTB器件.     

亚100nm SOI器件的结构优化分析

分析了SOI器件各结构参数对器件性能的影响,给出了器件各结构参数的优化方向,找出了可行硅膜厚度和可行沟道掺杂浓度之间的设计容区.在部分耗尽与全耗尽SOI器件的交界处,阈值电压的漂移有一个峰值,在器件设计时应避免选用这一交界区.此外,随着硅膜厚度的减小,器件的泄漏电流随着沟道掺杂浓度的不同,有一个极小值.通过模拟分析发现,只要合理选择器件的结构参数,就能得到性能优良的SOI器件.     

超薄体MOSFET的结构优化

对U TB器件的各结构参数进行了优化,给出了UTB器件设计的指导方向.在U TB器件的设计中,有三个重要参数,即器件的源漏提升高度、锗硅栅(Gex Si1 - x)中Ge含量的摩尔百分比和硅膜的厚度,并对这三个结构参数对器件性能的影响进行了模拟分析,给出了器件各结构参数的优化方向,找出了可行Ge含量的摩尔百分比和可行硅膜厚度之间的设计容区.通过模拟分析发现,只要合理选择器件的结构参数,就能得到性能优良的U TB器件     

Blind equalization algorithm based on complex support vector regression

A new blind equalization algorithm for complex valued signals was proposed based on the framework of complex support vector regression(CSVR).In the proposed algorithm,the error function of multi-modulus algorithm (MMA) was substituted into CSVR to construct the cost function,and the regression relationship was established by widely linear estimation,and the equalizer coefficients were determined by the iterative re-weighted least square (IRWLS) method.Different from spliting the complex valued signals into real valued signals used in support vector regression,the Wirtinger’s calculus was used in complex support vector regression to analyze the complex signals directly in the complex regenerative kernel Hilbert space.Simulation experiments show that for QPSK modulated signals,compared with the blind equalization algorithm based on support vector regression,the equalization performance of the proposed algorithm is significantly improved in linear channel and nonlinear channel by choosing appropriate kernel function and iterative optimization method.     

航天用光器件可靠性技术及其进展

光器件是航天器最重要的部件,受到世界各国的高度重视。文章介绍了航天用光器件可靠性技术及其进展。为了满足重量轻、低功耗和高可靠性的空间高技术需要,概述了光纤激光器、大功率半导体激光器、HgCdTe红外探测器、光纤陀螺的可靠性技术。重点叙述了可靠性试验技术与标准,可靠性分析与评价,包括光纤激光器和大功率半导体激光器在内的航天用光源的可靠性,有关大功率激光器寿命评估、失效机理、热产生机制与能耗,大功率激光器可靠性与寿命进展,以及提高大功率激光器可靠性得措施。可以肯定,随着可靠性技术的发展,光器件在未来航天领域中将占据越来越重要的位置。     

平面稀布天线阵列的优化算法

基于一种改进的实数遗传算法,以降低平面稀布阵旁瓣电平为优化目标,提出了一种综合有阵元数约束、孔径约束和最小阵元间距约束的稀布面阵的新方法。与稀疏布阵相比,该方法利用了阵元在布阵时更大的自由度,因而在阵元数、孔径和最小阵元间距相同的条件下可以获得更优的峰值旁瓣性能,仿真试验显示了改进的实数遗传算法应用到该多约束稀布平面阵优化问题中是稳健和高效的。     

一种有阵元间距约束的稀布阵天线综合方法

提出了一种基于改进遗传算法的稀布阵综合新方法,用于优化设计有最小阵元间距约束的稀布线阵.该方法利用个体的实值编码提高了遗传算法的优化效率,通过设计遗传操作预处理和后处理,并采用一种广义的交叉算子和变异算子,有效地避免了基因重组和变异时出现不可行解.在给定阵列孔径和阵元数的条件下,高效地实现了任意最小阵元间距约束下抑制稀布线阵峰值旁瓣电平的稀布直线阵列综合.给出了应用该方法的具体步骤,并通过仿真实验证实了该方法的有效性和稳健性.     

基于星地链路的FPGA在轨可重构设计

随着信号处理算法的发展,人们对航天用现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array, FPGA）提出了算法可更新的需求。而传统的固定算法模式已经无法满足要求,所以星上FPGA在轨可重构设计成为了解决这一问题的关键。提出了一种基于星地链路的FPGA在轨可重构设计方案。通过星地链路上载配置数据并将其存入电可擦除只读存储器（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory, EEPROM）内,然后利用反熔丝器件对FPGA进行大规模算法重配置操作。这项设计方案已经通过了相关验证,同时也提升了星载FPGA的灵活性。     

32位单精度浮点乘法器的FPGA实现

采用Verilog HDL语言,在FPGA上实现了32位单精度浮点乘法器的设计,通过采用改进型Booth算法和Wallace树结构,提高了乘法器的速度.本文使用Altera Quartus II 4.1 仿真软件,采用的器件是EPF10K100EQ240-1,对乘法器进行了波形仿真,并采用0.5 CMOS工艺进行逻辑综合.     

遗传算法在半导体器件参数提取软件中的实现

随着半导体器件参数的增加,目标函数的自变量空间维数变得越来越大。传统的优化算法已经不能很好地处理此类问题,主要表现在无法有效地达到目标函数的极小点。文章首先在参数提取软件中实现了遗传算法,并与传统的优化算法进行了比较,探讨了该算法在参数提取软件中的实用性,提出了将遗传算法与传统优化算法结合在一起的方法。     

融入曲率尺度空间算法的图像配准方法

为了满足图像配准对于实时性的要求,提出融入曲率尺度空间算法的图像配准方法。首先使用曲率尺度空间算法提取图像角点特征,然后使用改进的加速稳健特征算法生成64维角点特征描述子向量并将描述子向量降维到24维,最后使用改进的相似性距离算法和随机采样一致性算法进行匹配。仿真实验一表明:在图像配准准确度方面与传统尺度不变特征变换算法、传统加速稳健特征算法及其他改进的图像配准方法相当,但在图像配准实时性方面具有一定的优势,仿真实验二通过立体匹配库验证了该方法具有普遍有效性。     

Effect of floating-body charge on SOI MOSFET design

This work presents a new method for assessing the effect of floating-body charge on a fully- and partially-depleted Silicon-on-Insulator (SOI) MOSFET device design space. Floating-body effects under transient conditions are incorporated into the device design parameters threshold voltage V_T and off-current I_0FF using calibrated two-dimensional (2-D) device simulation. Simulation methodology which reveals the worst-case bounds of the device design parameters, from idle to switching-steady-state, is presented and applied to a CMOS inverter example. Using this methodology, the worst-case shifts in V_T and I_0FF due to hysteretic floating-body charge are quantified for devices in L _eff=0.2- and 0.1-μm design spaces. Methods to reduce floating-body effects are discussed including a demonstration of how reducing the effective bulk carrier lifetime widens the 0.1-μm design space