通过机器学习框架设计并分析基于应变锗（Ge）的pin开关的性能，以应用于毫米波（mm-wave）频率领域

研究添加2% Sn的Ge/Ge0.98Sn0.02垂直通道pin二极管开关在毫米波频段的性能，通过NQCSM-DD模型和机器学习框架分析其V-I特性、反向恢复时间、功耗、插入损耗（0.121 dB）及隔离度（69.72 dB），结果显示其性能优于GaN/AlGaN结构。

　　

摘要

我们讨论了一种基于应变调制Ge/Ge_0.98Sn_0.02垂直沟道结构的开关的设计及其性能分析，该开关适用于毫米波频率领域。通过采用纳米混合量子校正应变修正漂移-扩散非线性（NQCSM-DD）数学模型结合机器学习框架，对这种开关在毫米波区域的性能进行了评估。研究考察了该开关的开关特性，包括电压-电流（V-I）特性、反向恢复时间、功耗、插入损耗（IL）和隔离性能（ISOL）。在 intrinsic Ge 材料中添加2%的 Sn 后，被测设备（DUT）的固有材料属性得到了显著改善。通过分析在类似条件下基于平面结构的 Si pin 器件的实验和仿真性能，对 NQCSM-DD 模型进行了校准。详细的研究和分析表明，所提出的 DUT 的开关性能得到了显著提升。与基于超晶格结构的 GaN/AlGaN pin 器件相比，Ge/Ge_0.98Sn_{0.02 在反向恢复时间、功耗以及插入损耗和隔离性能方面表现更优。在 120 GHz 时，所提出的 DUT 具有较低的插入损耗（串联-并联 SPST 开关分别为 0.121 dB 和 0.03671 dB）和较高的隔离性能（串联-并联 SPST 开关分别为 69.72 dB 和 80.23 dB）。此外，还应用了机器学习框架（MLF）中的随机森林回归（R-F-R）模型来确定器件的效率。本文详细报告了所提出模型的可靠性研究。这种基于 Ge/Ge0.98Sn0.02垂直沟道结构的开关适用于毫米波频率应用。}