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芯片内互连线电阻和电感频变分布参数提取 被引量:3
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作者 刘晨波 李征帆 王玉洋 《微波学报》 CSCD 北大核心 2002年第2期9-13,32,共6页
本文使用导体截面矩量法提取芯片内互连线电阻和电感频变分布参数。根据芯片内多接地导体的情况重新推导了公式 ,实现了对算法的改进。研究了硅衬底导电率变化对金属绝缘半导体传输线的分布电阻和分布电感参数的影响。通过两个例子的计... 本文使用导体截面矩量法提取芯片内互连线电阻和电感频变分布参数。根据芯片内多接地导体的情况重新推导了公式 ,实现了对算法的改进。研究了硅衬底导电率变化对金属绝缘半导体传输线的分布电阻和分布电感参数的影响。通过两个例子的计算 ,证明算法可应用于芯片内互连线参数提取。 展开更多
关键词 芯片内互连线 频变参数 参数提取 趋肤效应 矩量法 硅衬底
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模型降阶算法在互连线系统仿真中的应用
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作者 马方超 《微型机与应用》 2016年第15期86-88,95,共4页
在进行集成电路系统的仿真时,如何加快含有互连线寄生效应所产生的延时信息的计算变得尤为重要。采用模型降阶的方式对具有互连线寄生效应的电路系统系数矩阵进行降阶,以达到加快含有互连线延时信息的互连电路仿真速度的目的。通过泰勒... 在进行集成电路系统的仿真时,如何加快含有互连线寄生效应所产生的延时信息的计算变得尤为重要。采用模型降阶的方式对具有互连线寄生效应的电路系统系数矩阵进行降阶,以达到加快含有互连线延时信息的互连电路仿真速度的目的。通过泰勒级数展开的高阶逼近技术,将传递函数中的e-sτ项进行多项式展开逼近,而后采用高阶Arnoldi算法进行降阶,所以降阶算法继承了传统矩匹配算法的保持无源性和结构性的优点,又能保证一定的精确度。算法最初的目标降阶数采用Hankel奇异值决定,减少了降阶的迭代次数,大大缩减了计算时间。 展开更多
关键词 互连线寄生效应 泰勒级数展开 高阶逼近 矩匹配
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芯片设计中串扰噪声的分析与改善 被引量:3
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作者 周平 戴庆元 《半导体技术》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期56-59,共4页
集成电路设计进入了超深亚微米领域,金属层增加,线宽减小,使电路的性能和密度都得到了很大的提高,但也引入了愈来愈严重的互连线效应,并最终引发了信号完整性问题。在这其中,串扰噪声是一个关键的问题。本文探讨了噪声产生机制并进行定... 集成电路设计进入了超深亚微米领域,金属层增加,线宽减小,使电路的性能和密度都得到了很大的提高,但也引入了愈来愈严重的互连线效应,并最终引发了信号完整性问题。在这其中,串扰噪声是一个关键的问题。本文探讨了噪声产生机制并进行定量分析,结合作者实际设计阐述该问题的解决方法。 展开更多
关键词 集成电路设计 超深亚微米 互连线效应 信号完整性 串扰噪声
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Improved Statistical Interconnect Timing Analysis Considering Scattering Effect
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作者 林赛华 杨华中 +1 位作者 罗嵘 汪蕙 《Journal of Semiconductors》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1918-1922,共5页
We propose an improved statistical approach for modeling interconnect slew that takes into account the scattering effect of a nanoscale wire. We first propose a simple, closed-form scattering effect resistivity model,... We propose an improved statistical approach for modeling interconnect slew that takes into account the scattering effect of a nanoscale wire. We first propose a simple, closed-form scattering effect resistivity model, considering the effects of both width and thickness. Then we use this model to derive statistical expressions of the slew metrics using the SS2M model. We find that the delay and slew can be greatly increased when considering the scattering effect. The proposed statistical SS2M model has an average error of 4.16% with respect to SPICE Monte Carlo simulations, with an average error of standard deviation of only 3.06%. 展开更多
关键词 INTERCONNECT scatterin EFFECT timin analysis
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