[发明专利]电阻模型物理参数提取方法

说明书

本发明公开了一种电阻模型物理参数提取方法，包括步骤：步骤一、制作多个电阻，测试各电阻的长度、宽度和电阻值；步骤二、选取电阻模型物理参数，电阻模型物理参数包括3个，分别为：归一化方块电阻，修正线长，修正线宽；步骤三、设定电阻累积误差函数，公式为：步骤四、采用遗传算法提取归一化方块电阻、修正线长和所述修正线宽的取值，在遗传算法流程中采用电阻累积误差函数作为适应度函数。本发明能有效降低参数拟合误差并降低拟合时间。

技术领域

本发明涉及一种半导体集成电路制造方法，特别是涉及一种电阻模型物理参数提取方法。

背景技术

在目前超大规模集成电路的研发制造过程中，高效精准的集成电路通用模拟程序(Simulation Program with integrated Circuit Emphasis，SPICE)模型是电路从功能设计到实现的关键，而其中的电阻模型物理参数的准确表征也是其中至关重要的一部分。

电阻常用物理参数有：Rsh即归一化方块电阻，DW即修正线宽和DL即修正线长，DW和DL用以修正因制造过程导致的尺寸偏差。现有大多数的做法是利用EXCEL或一些电子设计自动化(Electronics Design Automation，EDA)，EDA建模软件进行参数的人工调整达到模型仿真值与实际测试值的最小误差，因为拟合的数据尺寸众多，要实现尽可能小的累积误差用这些传统方式很难达到预期并且效率低下。

遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。从解集的一个种群(population)开始的，对组成个体(individual)进行基因(gene)编码，如二进制编码，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代(generation)演化出越来越好的近似解，并根据个体的适应度(fitness)大小选择(selection)个体，同时借助于自然遗传学的遗传算子(genetic operators)进行组合交叉(crossover)和变异(mutation)，产生新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码(decoding)，可以作为问题近似最优解

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种电阻模型物理参数提取方法，能有效降低参数拟合误差并降低拟合时间。

为解决上述技术问题，本发明提供的电阻模型物理参数提取方法包括如下步骤：

步骤一、制作多个电阻，测试各所述电阻的长度、宽度和电阻值，所述电阻的个数为n，第i个电阻对应的长度用L(i)表示，宽度用W(i)表示，电阻值用R(i)表示，1≦i≦n。

步骤二、选取电阻模型物理参数，电阻模型物理参数包括3个，分别为：归一化方块电阻，修正线长，修正线宽；所述归一化方块电阻用Rsh表示，所述修正线长用DL表示，所述修正线宽用DW表示。

步骤三、设定电阻累积误差函数，所述电阻累积误差函数用公式表示为：

步骤四、采用遗传算法提取所述归一化方块电阻、所述修正线长和所述修正线宽的取值，在遗传算法流程中采用所述电阻累积误差函数作为适应度函数。

进一步的改进是，步骤四中包括步骤：

步骤41、产生初始种群，所述初始种群包括多个个体，所述初始种群的各个体由对应初始取值的所述归一化方块电阻、所述修正线长和所述修正线宽组成；以所述初始种群作为当代种群进行步骤42。

步骤42、将所述当代种群中的各个体代入到所述电阻累积误差函数中进行电阻累积误差值的计算，根据所述电阻累积误差值进行收敛判断；如果判断结果为收敛，则将对应的个体输出；如果判断结果为非收敛，则进行后续步骤43。