Investigation of the forward gate leakage current in pGaN/AlGaN/GaN HEMTs through TCAD simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we examined the gate leakage characteristics of normally off pGaN/AlGaN/GaN HEMTs through a simulation study. The Fowler Nordheim Tunneling (FNT) mechanism mainly contributes to the gate leakage process as indicated by the Technology Computer-Aided Design (TCAD) simulation. However, at low bias, the FNT undercalculates the leakage current since the electric field is low in this region. This extra leakage current component at this low bias region can be attributed to the presence of surface traps. Trap-assisted tunneling current along with the FNT current can explain forward leakage characteristics of the pGaN HEMTs. Our TCAD simulations were matched with the experimental data for five devices from four different research groups to support this claim. Using TCAD simulations, we have been able to analyze several device parameters including the various potential drops inside the gate stack structure. We were able to identify some of the trap levels and compare them to the dominant defects expected to be present in the pGaN cap layer. Furthermore, we studied the effects of different device parameters on the gate leakage process in the pGaN HEMT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».