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A physics-based statistical random telegraph noise model / Um modelo estatistico e fisicamente baseado para o minimo RTN

Silva, Maurício Banaszeski da January 2016 (has links)
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. / Low Frequency Noise (LFN) and Random Telegraph Noise (RTN) are performance limiters in many analog and digital circuits. For small area devices, the noise power spectral density can easily vary by many orders of magnitude, imposing serious threat on circuit performance and possibly reliability. In this thesis, we propose a new RTN model to describe the statistics of the low frequency noise in MOSFETs. Using the proposed model, we can explain and calculate the Expected value and Variability of the noise as function of devices’ biases, geometry and physical parameters. The model is validated through numerous experimental results for n-channel and p-channel devices from different CMOS technology nodes. We show that the LFN statistics of n-channel and p-channel MOSFETs can be described by the same mechanism. From our results and model, we show that the trap density of the p-channel device is a strongly varying function of the Fermi level, whereas for the n-channel the trap density can be considered constant. We also show and explain, using the proposed model, the impact of the halo-implanted regions on the statistics of the noise. Using this model, we clarify why the variability, denoted by σ[log(SId)], of RTN/LFN doesn't follow a 1/√area dependence; and we demonstrate that the noise, and its variability, found in our measurements can be modeled using reasonable physical quantities. Moreover, the proposed model can be used to calculate the percentile quantity of the noise, which can be used to predict or to achieve certain circuit yield.
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A physics-based statistical random telegraph noise model / Um modelo estatistico e fisicamente baseado para o minimo RTN

Silva, Maurício Banaszeski da January 2016 (has links)
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. / Low Frequency Noise (LFN) and Random Telegraph Noise (RTN) are performance limiters in many analog and digital circuits. For small area devices, the noise power spectral density can easily vary by many orders of magnitude, imposing serious threat on circuit performance and possibly reliability. In this thesis, we propose a new RTN model to describe the statistics of the low frequency noise in MOSFETs. Using the proposed model, we can explain and calculate the Expected value and Variability of the noise as function of devices’ biases, geometry and physical parameters. The model is validated through numerous experimental results for n-channel and p-channel devices from different CMOS technology nodes. We show that the LFN statistics of n-channel and p-channel MOSFETs can be described by the same mechanism. From our results and model, we show that the trap density of the p-channel device is a strongly varying function of the Fermi level, whereas for the n-channel the trap density can be considered constant. We also show and explain, using the proposed model, the impact of the halo-implanted regions on the statistics of the noise. Using this model, we clarify why the variability, denoted by σ[log(SId)], of RTN/LFN doesn't follow a 1/√area dependence; and we demonstrate that the noise, and its variability, found in our measurements can be modeled using reasonable physical quantities. Moreover, the proposed model can be used to calculate the percentile quantity of the noise, which can be used to predict or to achieve certain circuit yield.
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A physics-based statistical random telegraph noise model / Um modelo estatistico e fisicamente baseado para o minimo RTN

Silva, Maurício Banaszeski da January 2016 (has links)
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. / Low Frequency Noise (LFN) and Random Telegraph Noise (RTN) are performance limiters in many analog and digital circuits. For small area devices, the noise power spectral density can easily vary by many orders of magnitude, imposing serious threat on circuit performance and possibly reliability. In this thesis, we propose a new RTN model to describe the statistics of the low frequency noise in MOSFETs. Using the proposed model, we can explain and calculate the Expected value and Variability of the noise as function of devices’ biases, geometry and physical parameters. The model is validated through numerous experimental results for n-channel and p-channel devices from different CMOS technology nodes. We show that the LFN statistics of n-channel and p-channel MOSFETs can be described by the same mechanism. From our results and model, we show that the trap density of the p-channel device is a strongly varying function of the Fermi level, whereas for the n-channel the trap density can be considered constant. We also show and explain, using the proposed model, the impact of the halo-implanted regions on the statistics of the noise. Using this model, we clarify why the variability, denoted by σ[log(SId)], of RTN/LFN doesn't follow a 1/√area dependence; and we demonstrate that the noise, and its variability, found in our measurements can be modeled using reasonable physical quantities. Moreover, the proposed model can be used to calculate the percentile quantity of the noise, which can be used to predict or to achieve certain circuit yield.

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