大规模集成电路抗辐射性能无损筛选方法

　　摘 要： 空间辐射环境会对电子器件产生辐射损伤。由于商用器件性能普遍优于抗辐射加固器件，所以从商用器件中筛选出抗辐射性能优异的器件将在一定程度上提高空间电子系统的可靠性。结合数学回归分析与物理应力实验的方法，研究了集成电路抗辐射性能无损筛选技术。通过不同的外界能量注入及总剂量辐照实验，探究电路典型参数的应变情况与电路耐辐射性能的关系，并确定其辐射敏感参数；建立预测电路抗辐射性能的多元线性回归方程，并对应力条件下的回归方程进行辐照实验验证。结果显示，物理应力实验与数学回归分析结合的筛选方法减小了实验值与预测值的偏差，提高了预估方程的拟合优度和显着程度，使预估方程处于置信区间。

　　目前，大量电子元器件应用于航天电子系统，然而空间辐射环境会对电子元器件产生辐射损伤，给航天电子系统带来风险。虽然使用抗辐射加固电子元器件可以有效提高系统安全性及稳定性，但由于抗辐射加固的集成电路研制周期很长，成本很高，且微电子技术发展迅速，使得加固集成电路的性能比当前主流技术落后二代以上。因此从性能先进的商用大规模集成电路中筛选出抗辐射性能好的器件，对提高处于辐射环境中电子系统的安全性及稳定性具有重要的意义。目前国内外主要有两种筛选方法，一种是通过向器件内部注入物理应力筛选出性能表现较好的器件。A.E.Saari,M.Catelani等人通过物理应力实验的方法，研究了物理应力对器件的筛选性能，但是研究中多针对产品的成品率、实验成本等方面的内容，并没有给出预估结果；另一种是通过数学统计的方法。根据线性回归方程预测器件的性能，从而达到筛选的目的。Michael R.Cooper等人基于应力实验，通过统计的方法对器件筛选进行了相关研究，但是研究对象着重是各种应力实验的效果比对，并未从器件具体参数上给出筛选的结果，不能达到预估的效果。综合目前主流筛选方法可以发现，物理应力实验的方法是建立在器件辐射损伤的物理基础上，具有较高的准确性，但能量注入的方式、多少，将带来器件损伤程度与信息有效性的矛盾；数学统计的方法可以得到统计的结果，但此种方法是建立在数学统计基础上的，缺少物理基础的支持。就目前的筛选方法来看，筛选实验无法保证筛选过程是无损筛选，并且不能对器件的性能进行准确预估，无法达到筛选的目的。鉴于以上情况，本文采用商用Intel 80C196KB单片机为研究对象，将两种方法结合，得出预估方程，预测器件的抗辐射性能。

　　1 实验方法

　　将物理应力实验与多元线性回归相结合，研究了单片机抗辐射性能的无损筛选方法。首先，根据应力实验前的初始数据与总剂量辐照后选择的辐照性能参数（表征器件辐射性能的信息参数）选择出辐照信息参数（与辐照性能参数相关性较强的普通信息参数）          n1,n2,n3,n4,n5,然后线性拟合得到初始回归方程f（n）；再根据应力实验后的实验数据与总剂量辐照后选择的辐照性能参数选择出辐照信息参数m1,m2,m3,m4,m5,这些信息参数与应力实验前选择出的辐照信息参数可能并不相同，分析m1,m2,m3,m4,m5在应力实验前后的变化，并根据m1,m2,m3,m4,m5与辐照性能参数线性拟合出回归方程h（m），分析应力前后回归方程的准确性及可靠性。

　　1.1 物理应力实验

　　工业上主要采取的筛选方法主要包括功率老化、温度循环、随机振动及温度冲击等。通过调研发现，温度循环在加速器件寿命老化方面作用显着，而功率老化则主要检测器件及电路内部缺陷。鉴于无损筛选方法的实验目的及意义，应力实验分别选择功率老化和温度循环。功率老化应力是对器件施加恒定温度和恒定电压两种应力，使器件处于静态工作状态，以温度应力和电应力的综合作用加速电路的早期失效。依据器件手册中-55℃~125℃，4.5V~5.5V的工作范围，首先保持器件温度为125℃，加偏压+4.5V,保持24h,测量参数；然后保持温度125℃不变，偏压以步长0.5V增长，各保持24h,测量参数，直到参数产生离散为止，如果达到器件极限工作条件时，参数还没有产生离散，则停止施加应力。

　　温度循环应力是控制器件温度在高温120℃、低温-50℃之间转换，转换前每种温度各保持2h,高低温之间的转换在0.5h内完成，保持温度循环进行24h,测量参数，观察器件参数是否产生离散，如果离散情况并不明显，则高温以5℃的步长增加，低温以-5℃的步长减小，继续各保持24h,测量参数。如果温度达到器件极限工作温度，参数仍未产生离散，则停止实验。

　　每个应力实验样品各32个，应力实验前测试初始数据，应力实验后检测数据分布的离散性，然后进行辐照实验，测试辐射后样品数据，挑选出辐射性能参数及辐射信息参数。分别利用1~24号样品初始数据及应力实验后数据拟合得到多元线性回归方程，通过25~32号样品的数据检验回归方程的准确性及可靠性。

　　1.2 多元线性回归

　　所谓多元线性回归方程是指影响因变量Y 的自变量往往不止一个，可能有m 个，即有X1,X2,…，Xm,每个自变量都对Y 有影响。多元线性回归方程的一般形式为

　　式中：Yi是第i次实验中因变量的实验值，即器件的辐照性能参数，b0,b1,…，bm是回归系数；Xi1,Xi2,…，Xim是第i次实验中辐照信息参数的实验值；n为随机抽取的样本数（即实验的样本数）；m 为初选的辐照信息参数的个数。

　　通过摸底实验，发现80C196能承受的剂量为10~11krad（Si），因此确定辐照实验的总剂量为10krad（Si），选择剂量率为50rad（Si）/s.

　　以往的研究发现，静态功耗电流是大规模集成电路抗辐射性能的敏感参数[9],辐照前后静态功耗电流发生明显变化。将辐照前后器件参数进行对比，发现电路的静态低功耗电流-待机电流Idd-idl变化明显，故选择辐照性能参数为Idd-idl.

　　选择辐照信息参数，即器件89个初始参数中对辐照后的辐照性能参数有显着作用的初始参数，需要求各个初始信息参数对辐照性能参数的单相关性rj.从其中选择相关系数的5个参数作为辐照信息参数。

　　2 实验结果分析及讨论

　　2.1 实验结果分析

　　通过计算各个参数与辐照性能参数的单相关系数得到两种应力实验前后的辐照信息参数，如表1所示。

　　表中，A,B两组数据分别为应力实验前后选择的辐照信息参数。分别利用表1中四组辐照信息参数与辐照后的辐照性能参数线性回归拟合，得到以下四个方程

　　方程（1）和方程（3）分别是基于温度循环应力实验前后辐照信息参数线性回归的预测方程；方程（2）和方程（4）分别是基于功率老化应力实验前后辐照信息参数线性回归的预测方程。其中，Y1和Y3是应力实验前的辐照性能参数，Y2和Y4是应力实验后的辐照性能参数，X1,X2,X3,X4,X5分别对应应力实验前后选择的辐照信息参数。

　　线性回归得到的预测方程将通过以下几个参数来检验方程的优劣及应力实验对回归效果的影响。

　　检验一：标准偏差检验。标准偏差是方差的正平方根，表示数据的离散状态。由于多元线性回归的前提条件是数据必须离散性强，满足正态分布，所以有必要对应力实验前后标准偏差进行比较。

　　图1是应力实验后辐照信息参数标准偏差的变化情况，其中，参数1~5是温度循环实验选择出的信息参数，参数6~10是功率老化实验挑选出的信息参数。从图中参数的增长率可以发现，应力实验普遍增大参数标准偏差，并且功率老化应力实验后参数的增大幅度大于温度循环应力实验。说明应力实验对器件参数的分布有很大的影响，可以增大器件参数的分布离散性，不同的应力实验对器件参数的影响程度不同。

　　检验二：偏差检验。一个预测方程的好坏直观的检验方法就是计算方程预测值与实际值之间的偏差，偏差越小，则表明方程的预测效果越好。表2给出了根据器件在两种应力实验前后辐照信息参数拟合得到的预测方程的预测结果，其中，预测值1和误差1是指未进行应力试验的数据和误差，预测值2和误差2是指进行了应力试验的数据和误差。

　　由表2中数据可以发现，由于数据的离散性比较大，所以，预测结果的误差离散性也较大，可以达到54.4%,为2.0%,计算32个器件的预测值与实际值的算术平均值之间的偏差可以得到方程的平均偏差。

　　经过计算，方程（1）和方程（3）的平均偏差分别为9.97%和5.85%,方程（2）和方程（4）的平均偏差分别为9.74%和5.69%.应力实验前后偏差都减小，并且功率老化应力实验结果优于温度循环应力实验结果。

　　检验三：拟合优度R2检验。拟合优度指样本观测值聚集在样本回归直线周围的紧密程度，是对回归模型拟合程度的综合度量，判定系数R2越大，紧密程度越高，则模型拟合程度越好；判定系数R2 越小，紧密程度越低，则模型对样本的拟合程度越差。R – 2 为调整的判定系数，故R – 2 本质上也是拟合优度检验基本思路的体现。

图2（a）显示了四个回归方程拟合优度的检验结果。

　　多元线性回归中主要以R – 2 为拟合优度的检验指标，而不是R2,这是由于当回归方程中的自变量数量增加时，残差平方和相应减小，则R2增大，但是，如果增加的自变量对因变量的解释没有重要贡献，R2仍然增加，所以需要通过R – 2 来表征拟合优度。通过检验四个回归方程的拟合优度发现，经过应力实验后的器件参数拟合出的回归方程，拟合优度均高于基于初始参数的回归方程。并且，基于功率老化实验的回归方程拟合优度高于基于温度循环实验的回归方程。

　　检验四：F 值检验。多元线性回归方程的F 检验就是检验回归方程总体线性关系显着程度，F 值越大，则线性关系越显着。

　　给定显着性水平α，查表得临界值Fa,（或者计算F 统计量的p 值）。若F>Fa（或p<α），回归方程显着成立，所有自变量对Y 的影响是显着的；若F<Fa（或p>α），回归方程不显着，所有自变量对Y 的线性作用不显着。F 值和p 值的检验结果如图2（b），（c）所示。由图2中的结果可以看出，回归方程的线性显着程度在应力实验后不断增大，并且置信p 值不断减小，终方程（4）的p 值处于置信区间以内，方程的可靠程度增大。

　　2.2 讨 论

　　MOS晶体管中的栅氧化层是由硅衬底在高温下氧化形成的，这层SiO2膜是一种具有高电阻率的绝缘膜，当外加电场增大时，会产生F-N（Flowler-Nordheim）型隧道电流，从而产生绝缘击穿。当电子从多晶硅栅注入时，一些具有足够高能量的电子可以直接越过3.1eV的阴极势垒而被SiO2的电场加速到达阳极。另一些能量较低的电子则通过F-N隧穿到的SiO2导带或者直接隧穿到阳极。在正常的器件工作温度，能越过3.1eV的电子数量可以忽略。如果栅氧化层上加的电场大于5MV/cm,F-N隧穿将占主导地位。

　　器件经过功率老化应力实验（恒温150℃，恒压4.5~5.5V）后，电子从高场和高温中获得更多能量，一方面电子可以直接越过阴极势垒而被电场加速到达阳极；另一方面，高能电子在穿越氧化层时将会和晶格碰撞，发生散射，在栅氧化层中产生的缺陷增加，缺陷在栅氧化层中会产生一个附加电场，导致栅氧化层势垒高度和势垒宽度减小。到达阳极后，电子将释放能量给晶格，导致了Si-O键的损伤，产生电子陷阱和空穴陷阱，另一部分电子将能量传给阳极价带的电子并使其激发进入导带，从而生成电子空穴对，产生的空穴又隧穿回氧化层，形成空穴隧穿电流。由于空穴的迁移率比电子迁移率要低2~3个数量级，所以空穴很容易被陷阱俘获，这些被俘获的空穴又在氧化层中产生电场，使缺陷处局部电流不断增加，形成了正反馈，陷阱不断增多，当陷阱互相重叠时，便形成了一个导电通道。

　　当电离辐射通过MOS结构SiO2绝缘层时，光子和带电粒子的能量传递给晶格原子，导致原子电离，产生电子空穴对，在外加电场的作用下，电子和空穴发生了扩散、漂移、复合、俘获、积累等。由于功率老化应力的作用，在栅氧层产生大量的缺陷和导电通道，使得更多电子和空穴被俘获，形成了大量的氧化物陷阱电荷Qot和界面态陷阱电荷Qit,从而增大N沟和P沟的MOSFET阈值电压漂移，终导致功耗电流远大于未进行过功率老化应力实验的器件。实验结果表明，功率老化实验与总剂量辐照相结合，可以加速器件失效，达到预估器件抗辐照能力的目的。

　　器件经过温度循环应力实验后，如果器件内部邻接材料的热膨胀系数彼此不匹配时，器件产生交替膨胀和收缩，使器件中产生热应力和应变，应力和应变使缺陷长大，终可大到能造成结构故障并产生电故障。这种筛选对组装、键合和封装工艺上的缺陷，芯片的微裂纹等缺陷有良好的筛选作用，主要针对器件结构故障。

　　相对于功率老化应力，温度循环并不能增加氧化层及界面处的缺陷，γ射线总剂量辐照后，生成的氧化物陷阱电荷和界面态陷阱电荷并未增加，对器件的抗辐照性能不能进行有效的筛选。

　　3 结 论

　　结合物理应力实验与多元线性回归，研究了大规模集成电路抗辐射性能无损筛选的方法，并通过回归方程对器件性能进行了预估。物理应力实验与多元线性回归结合的方法可以有效提高筛选的准确性及可靠性。结果表明：在物理应力的作用下，器件参数的标准偏差普遍增大，增强了参数的离散性；由于物理应力的作用及不同应力的作用机制不同，同一种应力实验前后选择的信息参数不同，并且不同应力作用下选择的信息参数也不同；根据选择的信息参数与性能参数拟合得到回归方程，对器件参数进行了预估，结果显示，基于应力实验后的信息参数拟合得到的回归方程预测结果较好，误差较小，拟合优度及显着程度均高于应力实验前的回归方程，并且功率老化组要优于温度循环组