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2018 年度 実績報告書

機械学習と非線形回路自動合成に基づく高周波デバイスモデリング

研究課題

研究課題/領域番号 16K14269
研究機関広島大学

研究代表者

天川 修平  広島大学, 先端物質科学研究科, 准教授 (40431994)

研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2019-03-31
キーワードデバイスモデリング / 回路合成 / 高周波回路 / 伝送線路
研究実績の概要

本研究では,測定データをもとに自動回路合成によって回路理論的意味で物理性を備えた回路シミュレーション用デバイスモデルを生成する基礎技術を築くことを目指した.モデルの使途として想定するのは,高周波CMOS回路設計である.回路理論的意味で物理性とは,1:シミュレーションの実行可能性(回路方程式の可解性),2:電荷量保存則,3:エネルギー保存則,4:因果律,が守られることである.
通常のRLCとともに周波数依存線形抵抗器を使って伝送線路のモデルを構築し,65 nm CMOSプロセスで試作した伝送線路3品種のモデリングを行ったところ,実測される周波数依存特性をうまく再現することができた.
また,calibration comparisonによる特性インピーダンス推定(数十ギガヘルツまで適用可)と回路合成によるモデリング技術を組み合わせ,数百ギガヘルツまで適用できる伝送線路の特性インピーダンス測定方法を考案した.またこの方法で40 nm CMOSプロセスと55 nm CMOSプロセスで試作した数品種の伝送線路を測定し,上記物理性を備えた伝送線路モデルを作成した.これらのモデルの一部は300 GHz帯で動作するCMOSトランシーバ回路の設計に利用した.このトランシーバは,実測で80ギガビット毎秒の高速で通信できることが確認できた.
非線形デバイスのモデリングとして,55 nm CMOSプロセスのMOSトランジスタを対象にして,ニューラルネットを利用してSパラメータから電流電圧特性のモデリングを行った.周波数が非常に高くなると,非線形部分と線形寄生回路網を組み合わせる必要が生じるため,今回は数ギガヘルツまでのあまり高くない周波数に限定した.プログラムの作成・テストにあたっては,当初の予定通り実測データの代わりに回路シミュレーションで生成した「擬似測定データ」を利用した.

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2019

すべて 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [学会発表] Causal Characteristic Impedance Determination Using Calibration Comparison and Propagation Constant2019

    • 著者名/発表者名
      Shuhei Amakawa
    • 学会等名
      92nd Automatic RF Techniques Group Microwave Measurement Conference
    • 国際学会

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公開日: 2019-12-27  

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