Accurate, Efficient and Reliable Small-Signal Modeling Approaches for GaN HEMTs

Saddam Husain, Anwar Jarndal, Mohammad Hashmi, Fadhel M. Ghannouchi

IEEE Access, 2023

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)

DOI 10.1109/access.2023.3317530

Достоверность данных 85 высокая

Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This article presents accurate, efficient and reliable small-signal model parameter extraction approaches applied to Gallium Nitride (GaN) High Electron Mobility Transistor (HEMT). Firstly, a scanning-based systematic model parameter extraction methodology is developed. Then, newly reported Optimization Algorithms (OAs) namely Marine Predators Algorithm (MPA), Pelican Optimization Algorithm (POA) and Tunicate Swarm Algorithm (TSA) in combination with direct extraction method are utilized to develop hybrid model parameter extraction methodologies. Lastly, both the scanning-based systematic and OA-based hybrid modelling procedures are thoroughly validated and demonstrated on a GaN HEMT grown on diamond substrate to identify their pros and cons in distinct application settings. Moreover, reliability, accuracy, convergence behavior, complexity and execution time of MPA-, POA- and TSA-based hybrid extraction procedures are also discussed. We found that both classes of the approaches are able to produce an excellent agreement between the measured and modelled S-parameters for a wide frequency range up to 40 GHz. However, OA-based hybrid modelling procedures are more physically relevant.