MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416922682 · doi:10.1109/ted.2025.3633207

An Improved 2-D Photon Detection Probability Model for Single-Photon Avalanche Diodes With Experimental Calibrations

2025· article· W4416922682 sur OpenAlexaff
Xuanyu Qian, Zecheng Gao, Junle Chen, Xianbo Li, M. Jamal Deen, Wei Jiang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Electron Devices · 2025
Typearticle
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesGuangdong Science and Technology Department
Mots-clésPhotodetectionMonte Carlo methodDiodePassivationDielectricCMOSTransmission (telecommunications)Single-photon avalanche diodePhotonDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-photon avalanche diodes (SPADs) enable ultrasensitive photodetection while being compatible to cost-effective standard CMOS technology. However, accurate characterization of their photon detection probability (PDP) remains underexplored, limiting the optimization of SPAD performance in standard CMOS processes. This work presents an efficient and robust PDP modeling approach that accounts for key process-dependent and experimental nonidealities. The model considers effects of interlayer dielectric (ILD), intermetal dielectric (IMD), and passivation layers, capturing their impact on optical transmission and PDP. To address experimental limitations, the simulated PDP is calibrated using measured transmission spectra of bandpass filters (BPFs). A Monte Carlo (MC) method further optimizes the PDP model with the consideration of process variations, enabling improved agreement with measurements. The proposed model achieves a mean absolute error (MAE) of 2.74% over the spectrum from 400 to 660 nm and an absolute difference of 0.44% at peak PDP at 420 nm when compared to the measured PDP results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Electron DevicesMême sujetAdvanced Optical Sensing TechnologiesTravaux en français237 207