Сайты ТУСУРа
Нажимая кнопку «СОГЛАСЕН», Вы подтверждаете то, что  Вы проинформированы об использовании cookies на нашем сайте. Отключить cookies Вы можете в  настройках своего браузера. Подробнее
Для того, чтобы мы могли качественно предоставить Вам услуги, мы используем cookies, которые сохраняются на Вашем компьютере (Сведения о местоположении; ip-адрес; тип, язык, версия ОС и браузера; тип устройства и разрешение его экрана; источник, откуда пришел на сайт пользователь; какие страницы открывает и на какие кнопки нажимает пользователь; эта же информация используется для обработки статистических данных использования сайта посредством интернет-сервиса Яндекс.Метрика)

Automatic Nonlinear Modeling Technique for GaAs HEMT

Статья в сборнике трудов конференции

A new technique for nonlinear transistor modeling is suggested. The technique includes an analytical extraction and a multistage optimization, providing fully automated modeling. An extraction algorithm for the parameters of an internal voltage-controlled current source Ids is shown. A fully automated workflow of small-signal model extraction is presented. An approach for obtaining parameters of nonlinear capacitances is described. A 0.15um GaAs pHEMT nonlinear model was built and verified with measured IV-curve, multi-bias S-parameters and power characteristics.

Библиографическая запись: Automatic Nonlinear Modeling Technique for GaAs HEMT / D. V. Bilevich [et. al.] // XII International scientific and technical conference "Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines" (13–15 November 2018, Omsk, Russias): Conference Paper. - Omsk: IEEE, 2018. - P. 8601444. - DOI: 10.1109/Dynamics.2018.8601444.

Конференция:

  • XII Международная IEEE научно-техническая конференция "Динамика систем, механизмов и машин"
  • Россия, Омская область, Омск, 13-15 ноября 2018,
  • Международная

Издательство:

Омский государственный технический университет

Россия, Омская область, Омск

Год издания:  2018
Страницы:  8601444 - по не указана
Язык:  Английский
DOI:  10.1109/Dynamics.2018.8601444
Индексируется в Scopus, Web of science