石墨烯插入层对蓝宝石上GaN材料的应力调制

较大的晶格失配和热失配使得异质外延生长的GaN材料具有很高的残余应力,对材料和器件的性能产生重要影响。在蓝宝石衬底和GaN外延层之间插入一层石墨烯,通过Raman光谱和弯曲度测试分析了石墨烯插入层对GaN材料应力的影响。Raman测试结果表明,蓝宝石衬底上GaN材料压应力为0.56 GPa,引入石墨烯插入层后GaN材料压应力为0.08 GPa。弯曲度测试结果表明无石墨烯插入层的蓝宝石上GaN材料弯曲度约为21.74μm,引入石墨烯插入层后弯曲度约为1.39μm,引入石墨烯插入层的GaN材料弯曲度显著降低。讨论了石墨烯插入层对蓝宝石上GaN材料的应力调制机制,验证了石墨烯插入层技术对于异质衬底上获得完全弛豫GaN外延层的可行性。

SiC基GaN上多晶金刚石散热膜生长及其影响

通过微波等离子体化学气相沉积(MPCVD)法,在SiC基GaN高电子迁移率晶体管(HEMT)异质结构材料上生长多晶金刚石散热膜,采用光学显微镜(OM)、拉曼光谱、非接触霍尔测试系统、X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)对生长样品进行表征,研究了生长温度、多晶金刚石散热膜厚度对GaN HEMT异质结构材料性能的影响。测试结果表明,当多晶金刚石生长温度为625℃,散热膜厚度为20μm时,GaN材料载流子迁移率降低9.8%,载流子浓度上升5.3%,(002)衍射峰半高宽增加40%。生长温度越高,金刚石散热膜的生长速率越快。当金刚石散热膜厚度相差不大时,生长温度越高,GaN所受拉应力越大,材料电特性衰退越明显。多晶金刚石高温生长过程中,金刚石引入的应力未对GaN结构产生破坏作用,GaN材料中没有出现孔洞等缺陷。

GAN与Diffusion在传统纹样设计中的实验研究

传统纹样是中国优秀传统文化的重要组成部分,传统人工设计已经无法满足纹样的现代设计需求,生成式AI为传统纹样设计提供了新的设计路径和方法。文章将生成式AI应用于传统纹样设计中,通过适配实验优选基于GAN的Style GAN和基于Diffusion的Stable Diffusion两种主流图像生成模型进行实验,采用技术分析与艺术分析相结合,对实验结果进行多角度、多维度对比分析,为设计师选择生成设计方法提供参照。实验结果表明,两个模型均能满足基本的艺术设计需求。Style GAN模型生成的纹样图像更接近真实图像的分布,具有更高的图像质量和多样性;Stable Diffusion模型能较好地传承传统纹样的基因,艺术性与创造性兼具,更加符合传统纹样的艺术设计需求。

低成本高结晶GaN纳米线柔性薄膜制备及其场发射性能

旨在探究非贵金属Cu替代贵金属Au作为催化剂在柔性碳膜上制备高结晶的GaN纳米线的可行性,并研究其场发射特性及机理。采用非贵金属Cu替代贵金属Au作为催化剂,在柔性碳膜上制备了直径为20~100 nm、长度为3~15μm的高结晶的GaN纳米线,并通过工艺参数对其结构与尺寸进行调控,得到GaN纳米线薄膜的催化生长机制。通过对其场发射特性进行研究,发现其场发射性能与其纳米结构紧密相关,催化剂厚度以及薄膜弯曲状态可显著影响其场发射性能。结果表明,采用Cu作为催化剂所制备的GaN纳米线柔性薄膜的场发射电流具有较好的稳定性。该研究为GaN纳米线的低成本制备方法提供了可借鉴思路,同时也为场发射柔性器件的制作提供了可行的技术手段。

aLMGAN-信用卡欺诈检测方法

针对信用卡交易数据的不平衡重叠问题,提出一种基于生成对抗网络的端到端一类分类方法。提出一种基于PCA和T_SNE的混合数据降维方法,对清洗后的数据进行特征降维;将降维后的数据送入所提出的基于LSTM和aMLP的生成对抗网络(aLMGAN),提出一种基于闵可夫斯基距离(Minkowski distance)的损失函数(Min-loss)代替原始生成对抗网络中的交叉熵损失函数,对正常交易数据进行单类稳定训练,形成一种特殊特征模式,区分不属于该特征的异常数据。通过使用kaggle上两个真实的公共信用卡交易数据集进行实验,验证了aLMGAN算法的有效性。

非分段GaN HEMT EF2类功率放大器理论研究

目前,增强型氮化镓高电子迁移率晶体管(GaN HEMT)的仿真模型存在仿真时间长、复杂度高且收敛性不好等问题。为了解决GaN HEMT器件在电力电子电路中仿真收敛性和准确性差的问题,提出一种非分段的GaN HEMT SPICE模型。使用非分段连续方程对GaN HEMT器件的静态和动态特性进行建模;再对GaN HEMT的输出特性进行仿真,并与Si MOSFET的仿真结果进行对比。仿真结果表明,所提模型的收敛性较好,收敛速度快,有较高的准确性。另外,将此模型应用于EF2类功率放大器中,研究该模型对传输效率的影响。仿真结果进一步表明:该模型具有良好的收敛性;且当开关频率为10~20 MHz,输入功率为75 W时,输出功率可达73 W,传输效率为95%,这也证明了GaN HEMT器件可以提高EF2类功率放大器的传输效率。

基于GAN的场景文本艺术风格转换

图像风格转移是将风格样式迁移到源图像中的目标区域以创建艺术排版的任务,论文研究如何对场景文本图像中的文字区域进行风格转换,以实现自动对广告或海报中的文字进行风格转换,降低艺术创作的成本并提高艺术风格的多样性。由于场景文本图像中不同因素之间存在复杂的相互作用,先前很少有在保留原始文字内容和背景的同时进行文本风格转换的工作。该文提出了一个三阶段的框架,这是首个直接在原图进行程度可控的风格转换的网络,将原本对单个二值化字符进行风格转换的方法扩展到场景文本图像上的文字,并涉及到了图像修复的相关知识。首先使用风格转换网络只对场景文本图像中的文本风格进行转换,后利用字符擦除网络擦除原始字符重建背景图像,最后融合部分利用生成的前景图像和擦除字符后的背景图像生成最终风格转换后的结果图像。论文通过大量实验证明了该方法的有效性。

基于注意力机制优化的WGAN-BiLSTM信用卡欺诈检测方法

信用卡欺诈是银行操作风险的主要来源之一,对信用卡诈骗交易进行准确的检测对于减少银行经济损失具有重要意义。针对信用卡欺诈检测中存在的数据类别不平衡和数据漂移的问题,提出一种基于注意力机制优化的WGAN-BiLSTM信用卡欺诈检测方法。首先引入Wasserstein距离改进生成对抗网络(GAN),将信用卡数据输入至WGAN(Wasserstein GAN)中,在生成器和判别器相互博弈训练下,得到符合目标分布的欺诈样本;然后,构建结合注意力机制的双向长短期记忆(BiLSTM)网络,在正反两个方向上提取信用卡数据的长时依赖关系;最后,通过Softmax层输出分类结果。在欧洲持卡人数据集上的实验结果表明,所提方法能有效提升信用卡欺诈检测效果。

0.2~2.0GHz100W超宽带GaN功率放大器

设计并实现了一款基于0.25μm GaN高电子迁移率晶体管(HEMT)工艺的100 W超宽带功率放大器。基于SiC无源工艺设计了集成无源器件(IPD)输入预匹配电路芯片;设计了基于陶瓷基片的T型集成输出预匹配电路;基于建立的传输线变压器(TLT)的精确模型,设计了宽带阻抗变换器,在超宽频带内将50Ω的端口阻抗变换至约12.5Ω,再通过多节微带电路与预匹配后的GaN HEMT芯片实现阻抗匹配。最终,以较小的电路尺寸实现了功率放大器的超宽带性能指标。测试结果表明,功率放大器在0.2~2.0 GHz频带内,在漏极电压36 V、输入功率9 W、连续波的工作条件下,输出功率大于103 W,漏极效率大于50%,输入电压驻波比(VSWR)≤2.5。

VHF频段小型化千瓦级GaN功率放大器

为了满足VHF频段对高功率放大器小型化的需求,设计并制备了一款基于05μm GaN高电子迁移率晶体管(HEMT)工艺的VHF频段小型化千瓦级功率放大器。通过采用多节微带电容网络和高介电常数的印制电路板(PCB)实现了末级功率放大器匹配电路的小型化;以高通滤波器作为级间匹配电路,在减小电路尺寸的同时,提高了链路增益;采用混合集成工艺,实现了电源调制器、前级驱动功率放大器和末级功率放大器等各单元的小型化高密度集成。测试结果表明,在024~030 GHz频带内,该功率放大器的工作电压为50 V,工作脉宽为100μs,在占空比10%、输入功率10 dBm的工作条件下,带内输出功率大于1000 W,功率附加效率约为60%~69%,功率增益大于50 dB,功放体积为46 mm×30 mm×6 mm。

大尺寸GaN微波材料范德瓦耳斯外延机理及应力调控研究

本文基于金属有机化学气相沉积(MOCVD)技术,以少层氮化硼(BN)作为插入层在4英寸蓝宝石衬底上开展范德瓦耳斯异质外延GaN微波材料的生长机理及应力调控方面的研究,探讨了AlN成核工艺对GaN缓冲层生长机制的影响,以及与材料晶体质量、应力及电学性能等之间的关联。提出了一种基于AlN/AlGaN复合成核技术的应力调控方案,首次实现了大尺寸范德瓦耳斯(vdW)异质外延材料应力的有效管控,研制的GaN微波材料的弯曲度(Bow)为+20.4μm,(002)/(102)面半峰全宽为471.6/933.5 arcsec,表面均方根粗糙度为0.52 nm,电子迁移率达到2000 cm^(2)/(V·s)。最后,基于机械剥离实现了大尺寸晶圆级GaN微波材料与蓝宝石衬底的分离,为高导热衬底转移提供便利,为大功率射频器件的制作创造条件。

InGaN/GaN量子阱悬空微盘发光二极管

设计并制备了三种不同结构的电泵浦InGaN/GaN量子阱微盘发光器件,对其光增益和光损耗进行了分析和优化。以p型层的结构为分类标准,器件Ⅰ为圆柱形;器件Ⅱ为器件Ⅰ的悬空结构;器件Ⅲ是悬空的圆环形结构。实验和仿真结果表明,三种器件结构中,器件Ⅱ的结果最好。电极布局为内p外n型的圆柱形器件表面电流分布能够保证发光区和微腔高增益区重合,悬空结构能够降低微盘在垂直方向上的光损耗,有利于更好的光学增益。考虑到共振模式,器件Ⅱ在注入电流大于0.7 mA时,器件Ⅱ实现了峰值波长为408.2 nm、半峰宽为2.62 nm的振荡模式输出。这种电泵浦InGaN/GaN量子阱悬浮微盘二极管器件的设计思路对电泵浦微盘或微环激光器的研制具有重要参考意义。

基于条件GAN的复杂动作图像轮廓智能捕捉研究

针对复杂动作本身的高动态性和多样性,传统的图像处理方法难以准确捕捉其轮廓,文中研究基于条件GAN的复杂动作图像轮廓智能捕捉方法,精准了解动作执行情况。该方法利用像素覆盖分割模型来分割原始复杂动作图像,获取复杂动作目标图像,将其作为约束条件输入生成器,经过编解码器处理后输出虚假复杂动作图像轮廓生成结果,判别器将生成器输出的虚假轮廓和真实复杂动作图像轮廓作为输入,在损失函数作用下进行真假判别,并采用反向传输的方式对生成器和判别器的参数进行迭代更新,实现最佳复杂动作图像轮廓智能捕捉。结果显示:该方法可以有效捕捉不同类型的复杂动作图像轮廓,通过消融实验证明,改进后的条件GAN模型可显著提升捕捉到的图像轮廓的平滑度和形状保持性,为捕捉复杂动作图像轮廓提供了一种新方法。

AlGaN/GaN异质结HEMT电学特性仿真研究

GaN基高电子迁移率晶体管(HEMT)作为宽禁带功率半导体器件的代表,在电子电路的应用方面有巨大的潜力。GaN HEMT因其高击穿电压、高电子迁移率等优异性能,适用于各种高频、高功率器件,并被广泛应用于雷达和航空航天等领域。文中利用Silvaco TCAD软件,定义了AlGaN/GaN单异质结和双异质结HEMT结构,并对其转移特性、输出特性、频率特性和热特性进行了仿真研究。结果表明,AlGaN/GaN双异质结HEMT比单异质结器件具有更好的性能。这主要得益于双异质结二维电子气具有更好的限域性,并且载流子迁移率高的优势。

用于GaN CMOS集成技术的p型GaN欧姆接触研究

通过金属叠层结构、蒸发-合金工艺条件的优化调整,实现了低接触电阻率、高稳定的p型GaN欧姆接触技术,并研究分析了电极金属在合金过程中的扩散行为。测试结果显示,改进后的p型GaN欧姆接触电阻为11.9Ω·mm,比导通电阻率为3.9×10^(-5)Ω·cm^(2),同时在250℃以内的高温环境中欧姆特性不会发生退化。在此基础上,采用低损伤凹槽栅刻蚀、叠层栅介质沉积等工艺研制出增强型p沟道GaN晶体管器件,器件的阈值电压为-1.2 V(V_(GS)=VDS,IDS=10μA/mm),漏极电流密度为-5.6 mA/mm,导通电阻为665Ω·mm(V_(GS)=-8 V,V_(DS)=-2 V)。优异的p型GaN欧姆接触技术为高性能GaN p沟道器件的研制以及GaN CMOS集成技术的小型化、智能化、高速化发展奠定了重要基础。

基于改进Skip-GAN的高速铁路巡检图像异常检测

针对高速铁路探伤巡检过程中普遍存在的训练样本不平衡和打标签复杂等问题,提出一种改进的Skip-GAN算法,对巡检图像中存在的多类病害进行无监督检测。对高速铁路巡检图像进行预处理,包括轨道板分割和数据增强,减少排水沟和明暗环境对网络重构图像的影响;对Skip-GAN结构进行改进,包括增加注意力机制模块、修改判别器为双自动编码器结构等;改进卷积神经网络的损失函数,增加网络对图像的重构能力;将高速铁路探伤巡检中正常图像作为训练样本输入模型进行训练,实现端到端的巡检图像多种类病害的检测。实验结果表明:提出的检测模型在探伤图像病害样本数量少时,对钢轨表面伤损、扣件缺少、轨道板异物三种类型的异常检测取得良好的检测结果,模型的识别精确度、F1、AUC分别达到0868、0821、0842。

一种L波段300W GaN脉冲功率模块

随着第三代半导体GaN器件技术的不断发展,GaN高电子迁移率晶体管(HEMT)在电子系统中逐步得到了广泛应用。研制了一款小型化L波段300 W GaN脉冲功率模块。研发了满足高压脉冲工作条件的GaN HEMT芯片,采用负载牵引技术进行了器件大信号阻抗参数提取,并以此为基础设计了小型化匹配网络进行阻抗变换。基于高压驱动芯片和开关器件芯片设计了小型化高压脉冲调制电路。测试结果表明,在工作频率990~1130 MHz、工作电压50 V、脉冲宽度100μs、占空比10%下,功率模块脉冲输出功率大于300 W,功率附加效率大于53%,功率增益大于38 dB。功率模块尺寸为30 mm×30 mm×8 mm。

基于图像小波域自适应干扰的GAN生成人脸反取证

针对现有生成对抗网络(GAN)生成人脸反取证方法攻击迁移性不强的问题,提出了一个基于图像小波域自适应干扰的GAN生成人脸反取证方法以提升攻击迁移性.该方法通过对GAN生成人脸图像的小波域信息(即图像经过小波分解后的频率分量)施加扰动以实现其对取证模型的抵抗,并且分别在空域和频域上基于最小可觉察误差(JND)设计自适应扰动阈值,对图像不同像素点位置设置不同的扰动强度,从而增强扰动的人眼不可感知性.此外,还设计了一种数据增强方式对反取证人脸进行数据分布多样性扩充,以进一步提升攻击迁移性.实验结果表明,与6种基线方法相比,所提方法生成的反取证人脸在保证扰动对人眼不可感知前提下具有更强的攻击迁移性.

MACDCGAN的发电机轴承故障诊断方法

在实际工况中,发电机中传感器采集到的故障样本数据有限,使用基于深度学习的方法进行故障诊断存在过拟合问题导致模型泛化能力较差以及诊断精度不高。为了解决这个问题,采用样本扩充的思路,提出了一种改进的辅助分类器条件深度卷积生成对抗网络(MACDCGAN)的故障诊断方法。通过对采集的一维时序信号进行小波变换增强特征,构建简化结构参数的条件深度卷积生成对抗网络模型生成样本,并在模型中采用Wasserstein距离优化损失函数解决训练过程中存在模式崩塌和梯度消失的缺点;通过添加一个独立的分类器来改进分类模型的兼容性,并在分类器中引入学习率衰减算法增加模型稳定性。试验结果表明,该方法可以有效地提高故障诊断的精度,并且验证了所提模型具有良好的泛化性能。

GaN HEMTs微波器件的失效机理及宇航应用保障

经过30年的发展,GaN已成为当今化合物半导体领域的研究和产业化的热点,同时也是卫星微波通讯的未来重点发展技术之一,但其可靠性一直是制约GaN HEMT器件工程化的重要因素。本文回顾和总结了南京电子器件研究所解决GaN HEMT微波器件的可靠性问题的研发历程,整理了GaN HEMT微波器件在各阶段的典型失效模式、失效机理。针对GaN微波器件的宇航应用,描述了与相关技术配套的宇航应用保障体系,以实现其良好的运行及未知风险的控制。