[发明专利]一种基于高斯过程回归的器件参数提取方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于高斯过程回归的器件参数提取方法及装置，通过计算当前次迭代的参数控制范围和之前各次迭代的参数控制范围在选值范围坐标上投影形成的空间重叠区间，以及各空间重叠区间在选值范围坐标上的空间重叠次数，按空间重叠次数由少到多，对各空间重叠区间分别赋予由小到大的采样概率，得到下一次迭代所需的采样率，因而在决定下一次迭代所需的训练样本时，不仅考虑了当前训练样本所训练出的高斯过程回归模型所得到的参数信息，还将所有次迭代返回的参数信息进行了融合，进而决定下次迭代所需的训练样本范围，从而可以避免陷入局部最优解。

技术领域

本发明涉及半导体集成电路设计技术领域，尤其涉及一种基于高斯过程回归的器件参数提取方法及装置。

背景技术

在利用仿真软件进行例如MOS管器件的参数提取时，通常可采用以下步骤：通过对仿真软件提供的MOS管参数进行设置，得到仿真的电流电压特性；将得到的仿真的电流电压特性与MOS管实际的电流电压特性作比较，提取出某一组仿真软件中的参数，使得在该参数下，仿真软件中的仿真的电流电压特性和MOS 管实际的电流电压特性接近。

上述步骤可以通过高斯过程回归来实现。一般的方法包括：首先，通过在仿真软件中设置不同参数，收集仿真软件的参数与电流电压特性之间的对应信息；其次，使用高斯过程回归对该对应信息进行建模，进而可以达到对MOS管参数回归的目的。

由于仿真软件上针对MOS管的参数一般较多，且其对应关系较为复杂，同时也因受到高斯过程回归计算的复杂度限制，故在进行建模时，可以采用多次迭代的方法，每次回归都将参数的范围缩小，进而提取出目标参数。但是，在实际操作中，往往存在对参数和电流电压之间对应关系建模不准确的可能，导致返回的参数的范围偏离目标参数，进而陷入局部最优解。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的上述缺陷，提供一种基于高斯过程回归的器件参数提取方法及装置。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

本发明提供了一种基于高斯过程回归的器件参数提取方法，包括以下步骤：

步骤S1：初始化，确定参数选值范围；

步骤S2：对所述参数按当前次迭代的采样率采样，得到参数样本集；

步骤S3：进行器件仿真，得到与所述参数样本集对应的特性信息样本集；

步骤S4：将所述特性信息样本集作为高斯过程回归的可观测输入样本，并将所述参数样本集作为所述高斯过程回归的可观测输出样本，进行模型训练，得到当前次迭代的高斯过程回归模型；

步骤S5：将器件的实际特性信息输入至所述当前次迭代的高斯过程回归模型中，得到回归出的所述参数的当前次迭代的参数均值和标准差；

步骤S6判断是否满足收敛条件，若满足，则转至步骤S10，若不满足，则继续步骤S7至步骤S9；

步骤S7：根据所述当前次迭代的参数均值和标准差，计算所述参数的当前次迭代的参数控制范围；

步骤S8：计算所述当前次迭代的参数控制范围和之前各次迭代的参数控制范围在所述选值范围坐标上投影形成的空间重叠区间，以及各所述空间重叠区间在所述选值范围坐标上的累计空间重叠次数，按所述空间重叠次数由少到多，对各所述空间重叠区间分别赋予由小到大的采样概率，得到下一次迭代的采样率；

步骤S9：以所述下一次迭代的采样率替代所述当前次迭代的采样率，重复步骤S2至步骤S6；

步骤S10：结束。

进一步地，步骤S6中，所述收敛条件满足以下公式一：

σ＜0.01×(x_max-x_min) 公式一