(57)【要約】【課題】モデルパラメータ抽出用の特性測定データには必ずアルミ配線やＰＡＤの寄生成分が含まれており、この寄生成分を、短時間で人に左右されることなく高精度に抽出することができ、特性測定工数も削減することができる高精度モデルパラメータ抽出システムを提供する。【解決手段】Ｓ２０１のバックアノテーションシステムにより、アルミ配線やＰＡＤの寄生成分を抽出し（Ｓ２０４）、寄生成分付きネットリストを作成する（Ｓ２０５）。高精度に抽出された寄生成分付きネットリストとＤＣおよび容量の各特性測定データを用いてモデルパラメータを抽出することでモデルパラメータ抽出用の半導体素子の寄生成分を削除した純粋なＤＣパラメータと純粋な容量パラメータを高精度に抽出することができるため、高精度な回路シミュレーション用モデルパラメータを提供することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデルパラメータ抽出用の半導体素子の回路データとマスクデータから、寄生成分を抽出し、寄生成分付きネットリストを作成するバックアノテーションシステムと、前記寄生成分付きネットリストとＤＣ特性測定データを用いてＤＣパラメータを抽出するＤＣパラメータ抽出部と、前記寄生成分付きネットリストと容量特性測定データを用いて容量パラメータを抽出する容量パラメータ抽出部とを備えていることを特徴とするモデルパラメータ抽出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体素子の回路シミュレーション用モデルパラメータを精度良く抽出し、高精度の回路シミュレーションを実現するためのモデルパラメータ抽出システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
半導体集積回路の製品開発においては、半導体素子のモデルパラメータの精度が開発完成度を左右する。そのため、半導体素子特性を正確に反映した回路シミュレーション用モデルパラメータが必要とされている。しかしながら、モデルパラメータ抽出用の半導体素子の特性測定データには必ずアルミ配線やＰＡＤの寄生成分が含まれている。
【０００３】
そこで、寄生成分を削除するために、特性測定方法やモデルパラメータ抽出方法が用いられる。寄生成分の削除方法はパワー分野およびミックスドシグナル分野と高周波分野とで若干異なるが概念は同じである。
【０００４】
以下、モデルパラメータ抽出用の半導体素子としてトランジスタを例に挙げ、パワー分野およびミックスドシグナル分野における従来のモデルパラメータ抽出方法について、図２、図３および図４を参照しながら説明する。
【０００５】
図２はモデルパラメータを抽出する場合を示すフロー図、図３はトランジスタの電気的特性測定パターンの一例を示す説明図、図４に寄生容量測定のためのオープンパターンの一例を示す説明図であり、１はＰＡＤ、２はアルミ配線、３はモデルパラメータ抽出用トランジスタ、４はモデルパラメータ抽出用トランジスタ３の端子、５は電気的特性測定パターン、６は電気的特性測定パターン５からモデルパラメータ抽出用トランジスタ３を外した場合のオープンパターンを示す。
【０００６】
回路シミュレーション用モデルパラメータは、主にＤＣパラメータと容量パラメータから構成されている。
【０００７】
ＤＣパラメータについては、まず、パラメータ・アナライザーを用いて電気的特性測定パターン５にてモデルパラメータ抽出用トランジスタ３のＤＣ特性を測定する（Ｓ１０１）。この測定データにはＰＡＤ１やアルミ配線２の寄生抵抗が含まれているため、マスクより寄生抵抗を手計算で見積もり（Ｓ１０２）、サブサーキットにて付加した後にＤＣパラメータの抽出を行う（Ｓ１０３）。
【０００８】
容量パラメータについては、まず、ＬＣＲメータを用いて電気的特性測定パターン５にてモデルパラメータ抽出用トランジスタ３の容量特性を測定する（Ｓ１０４）。この測定データにはＰＡＤ１やアルミ配線２の寄生容量が含まれているため、寄生容量を測定するためのオープンパターン６にて容量特性を測定する（Ｓ１０５）。ここでＳ１０４の容量測定データからＳ１０５の寄生容量測定データを差し引いて測定データ補正を行い（Ｓ１０６）、Ｓ１０６で処理した測定データを用いて容量パラメータの抽出を行う（Ｓ１０７）。
【０００９】
このような方法により、モデルパラメータ抽出用トランジスタの寄生抵抗を削除したＤＣパラメータと寄生容量を削除した容量パラメータを抽出することができる。
【００１０】
また、高周波分野においては、容量特性測定の代わりにネットワーク・アナライザーを用いてＳパラメータを測定するが、非特許文献１に示されているとおりオープンパターンを用いて寄生容量を削除するオープン補正を行っている。
【非特許文献１】HEWLETT PACKARD（現Agilent Technologies）  デバイス・モデリング・セミナ’９９  セミナ・テキストＭａｙ’９９／Ｐ．５−３１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、上記従来の方法では、ＤＣパラメータと容量パラメータのそれぞれに下記のような問題が発生するおそれがある。
【００１２】
ＤＣパラメータについては、抽出素子数が多い場合や１層アルミと２層アルミが重なり合っているパワートランジスタの場合、寄生抵抗見積りに工数が多く必要である上に、見積り精度に個人差が出てしまうという問題があった。
【００１３】
容量パラメータについては、１抽出素子あたり電気的特性測定パターンとオープンパターンの２度の測定が必要であり、抽出素子数が多い場合は測定工数が多くなるという問題があった。
【００１４】
本発明は、このような従来の問題点を解決するものであり、抽出素子数が多い場合や１層アルミと２層アルミが重なり合っているパワートランジスタの場合でも短時間で人に左右されることなく高精度に寄生成分を抽出することができ、特性測定工数も削減することができる高精度モデルパラメータ抽出システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記課題を解決するために、本発明のモデルパラメータ抽出システムは、モデルパラメータ抽出用の半導体素子の回路データとマスクデータからプロセスルールに則り寄生成分を抽出し寄生成分付きネットリストを作成するバックアノテーションシステムと、前記寄生成分付きネットリストとＤＣ特性測定データを用いてパラメータを抽出するＤＣパラメータ抽出部と、前記寄生成分付きネットリストと容量特性測定データを用いてパラメータを抽出する容量パラメータ抽出部とを備えている。
【００１６】
本発明のモデルパラメータ抽出システムは、上記構成を有し、モデルパラメータ抽出用の半導体素子の回路データとマスクデータからプロセスルールに則り寄生成分を抽出することから、抽出素子数が多い場合や１層アルミと２層アルミが重なり合っているパワートランジスタの場合でも、手計算より短時間で人に左右されることなく高精度に寄生成分を抽出することができ、またオープンパターンにて寄生容量特性を測定する必要がなくなるため容量特性測定工数も半減することができる。
【００１７】
さらに高精度に抽出された寄生成分付きネットリストとＤＣおよび容量の各特性測定データを用いてモデルパラメータを抽出することで、モデルパラメータ抽出用の半導体素子の寄生成分を削除した純粋なＤＣパラメータと純粋な容量パラメータを高精度に抽出することができるため、高精度な回路シミュレーション用モデルパラメータを提供することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明のモデルパラメータ抽出システムによれば、手計算より短時間で人に左右されることなく高精度に寄生成分を抽出することができ、容量特性測定工数も半減することができる。さらにモデルパラメータ抽出用の半導体素子の寄生成分を削除した純粋なＤＣパラメータと純粋な容量パラメータを高精度に抽出することができ、高精度な回路シミュレーション用モデルパラメータを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の一実施の形態を、図面を参照しながら説明する。
【００２０】
図１は本発明の実施の形態におけるモデルパラメータを抽出する場合のフロー図である。本実施の形態のモデルパラメータ抽出システムにおいては図３に示す電気的特性測定パターンのみの使用となる。
【００２１】
まず、Ｓ２０１のバックアノテーションシステムにより、モデルパラメータ抽出用の半導体素子の回路データ（Ｓ２０２）とマスクデータ（Ｓ２０３）から、プロセスルールに則り、アルミ配線２の抵抗やＰＡＤ１の抵抗およびアルミ配線２の容量やＰＡＤ１の容量を抽出し（Ｓ２０４）、寄生成分付きネットリストを作成する（Ｓ２０５）。
【００２２】
ＤＣパラメータについては、パラメータ・アナライザーを用いて電気的特性測定パターン５にてモデルパラメータ抽出用トランジスタ３のＤＣ特性を測定する（Ｓ１０１）。この測定データにはＰＡＤ１やアルミ配線２の寄生抵抗が含まれている他、１層アルミと２層アルミが重なり合っているパワートランジスタの場合には、１層アルミ配線抵抗と２層アルミ配線抵抗とアルミ間コンタクト抵抗も含まれている。しかし、Ｓ２０５にて作成された寄生成分付きネットリストには前記のような寄生抵抗が付加されているため、寄生抵抗を含んだＤＣ特性測定データでも寄生成分付きネットリストを用いてモデルパラメータを抽出することにより、モデルパラメータ抽出用トランジスタの寄生成分を削除した純粋なＤＣパラメータを抽出することができる。
【００２３】
また、容量パラメータについては、ＬＣＲメータを用いて電気的特性測定パターン５にてモデルパラメータ抽出用トランジスタ３の容量特性を測定する（Ｓ１０４）。この測定データにはＰＡＤ１やアルミ配線２の寄生容量が含まれている他、１層アルミと２層アルミが重なり合っているパワートランジスタの場合には、２次元、３次元のアルミ配線間容量や端子間容量も含まれている。しかし、Ｓ２０５にて作成された寄生成分付きネットリストには前記のような寄生容量が付加されているため、寄生容量を含んだ容量特性測定データでも寄生成分付きネットリストを用いてモデルパラメータを抽出することにより、モデルパラメータ抽出用トランジスタの寄生成分を削除した純粋な容量パラメータを抽出することができる。
【００２４】
上記のように、高精度に抽出されたＤＣパラメータと容量パラメータを合成させることにより高精度な回路シミュレーション用モデルパラメータを作成することができる。
【００２５】
なお、本実施の形態においてモデルパラメータ抽出用の半導体素子としてトランジスタとしたが、受動素子など半導体素子全般においても適用可能である。
【産業上の利用可能性】
【００２６】
本発明のモデルパラメータ抽出システムは、短時間で人に左右されることなく高精度に寄生成分を抽出することができ、特性測定工数も削減することができる高精度モデルパラメータ抽出システムとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施形態における半導体素子のモデルパラメータを抽出する場合のフロー図
【図２】従来の一実施形態における半導体素子のモデルパラメータを抽出する場合のフロー図
【図３】トランジスタの電気的特性測定パターンの一例を示す説明図
【図４】寄生容量測定のためのオープンパターンの一例を示す説明図
【符号の説明】
【００２８】
１  ＰＡＤ
２  アルミ配線
３  モデルパラメータ抽出用トランジスタ
４  端子
５  （トランジスタの）電気的特性測定パターン
６  （寄生容量測定のための）オープンパターン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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