초록
게이트 길이가 $0.2\mu\textrm{m}$인 P-HEMT에 대하여 드레인 바이어스 전류의 변화 및 게이트 폭에 대해 스케일링이 가능한 잡음모델을 제안하였다. 본 논문에서는 S-파라미터를 정확히 예측하기 위하여 $\tau$를 제외한 intrinsic 파라미터는 offset를 도입하여 정규화 한 후 스케일링을 하였다. 드레인 포화전류에 대한 드레인 전류의 비율과 게이트 폭을 변수로 하는 소신호 모델 파라미터의 맞춤함수를 구하였다. 또한, 잡음 파라미터를 정확히 예측하기 위하여 진성저항 잡음 온도 $\textrm{T}_{g}$, 게이트 단 전류 잡음원 등가잡음 컨덕턴스 $\textrm{G}_{ni}$, 드레인 단 전류와 게이트 폭에 거의 관계없으며 이의 평균값은 주변온도와 유사한 값으로 $\textrm{G}_{ni}$는 회로 특성에 영향을 미치지 않을 정도로 작은 값으로 추출되었다. 그러므로, $\textrm{G}_{no}$만을 잡음 모델정수로 하는 잡음모델과 $\textrm{T}_{g}$, $\textrm{G}_{ni}$, $\textrm{G}_{no}$를 잡음 모델정수로 하는 잡음모델을 측정값과 비교하여 본 결과 Gno만을 갖는 잡음모델도 측정된 잡음 파라미터와 잘 일치하였다. 따라서, 모델 정수추출이 간단한 $\textrm{G}_{no}$만을 갖는 잡음모델은 게이트 폭과 바이어스 전류에 대해 스케일링이 가능한 실용적인 잡음모델임을 확인하였다.
Bias-dependent noise models of $0.2\mu\textrm{m}$ gate length P-HEMT's which are scalable with gate width are proposed. To predict S-parameters of the P-HEMT's the intrinsic parameters except for $\tau$ subtracted the offsets introduced in this paper are normalized to the gate width and then scaled. The small-signal model parameters are expressed as fitting functions of the drain current to $\textrm{I}_{dss}$ ratio and gate width. In addition, to estimate accurately noise parameters the noise temperature $\textrm{T}_{g}$ of the intrinsic resistance, the equivalent noise conductance $\textrm{G}_{ni}$ of the gate current noise source, and the equivalent noise conductance $\textrm{G}_{no}$ of the drain current noise source are adopted as the noise model parameters. The extracted values of $\textrm{T}_{g}$ are nearly independent of drain current and gate width and their average is around the ambient temperature. The extracted values of $\textrm{G}_{ni}$ are small enough to be neglected to the circuit characteristics. From the comparison of the noise model with only $\textrm{G}_{no}$ and that having $\textrm{T}_{g}$, $\textrm{G}_{ni}$ and $\textrm{G}_{no}$ to the measured data it is fund that even the former model is in good agreement with the measured noise parameters. Thus, from a practical point of view the noise model having only the drain current noise source is confirmed as a scalable bias-dependent model.
