Autocorrelation analysis in frequency domain as a tool for MOSFET low frequency noise characterization

Abstract

Low-frequency noise (LFN) is a performance limiter for analog, digital and RF circuits, introducing phase noise in oscillators and reducing the stability of SRAM cells, for example. Metal-oxide-semiconductor field-effect-transistors (MOSFETs) are known for their particularly high 1= f and random telegraph noise levels, whose power may be orders of magnitude larger than thermal noise for frequencies up to dozens of kHz. With the technology scaling, the corner frequency — i.e. the frequency at which the contributions of thermal and shot noises to noise power overshadow that of the 1= f noise — is increased, making 1= f and random telegraph signal (RTS) the dominant noise mechanism in CMOS technologies for frequencies up to several MHz. Additionally, the LFN levels from device-to-device can vary several orders of magnitude in deeply-scaled devices, making LFN variability a major concern in advanced MOS technologies. Therefore, to assure proper circuit design in this scenario, it is necessary to identify the fundamental mechanisms responsible for MOSFET LFN, in order to provide accurate LFN models that account not only for the average noise power, but also for its variability and dependences on geometry, bias and temperature. In this work, a new variability-based LFN analysis technique is introduced, employing the autocorrelation of multiple LFN spectra in terms of parameters such as frequency, bias and temperature. This technique reveals information about the mechanisms responsible for the 1= f noise that is difficult to obtain otherwise. The correlation analyses performed on three different commercial mixed-signal CMOS technologies (140-nm, 65-nm and 40-nm) provide strong evidence that the LFN of both n- and p-type MOS transistors is primarily composed of the superposition of thermally activated random telegraph signals (RTS).

O ruído de baixa frequência é um limitador de desempenho em circuitos analógicos, digitais e de radiofrequência, introduzindo ruído de fase em osciladores e reduzindo a estabilidade de células SRAM, por exemplo. Transistores de efeito de campo de metalóxido- semicondutor (MOSFETs) são conhecidos pelos elevados níveis de ruído 1= f e telegráfico, cuja potência pode ser ordens de magnitude maior do que a observada para ruído térmico para frequências de até dezenas de kHz. Além disso, com o avanço da tecnologia, a frequência de corner —isto é, a frequência na qual as contribuições dos ruídos térmico e shot superam a contribuição do ruído 1= f — aumenta, tornando os ruídos 1= f e telegráfico os mecanismos dominantes de ruído na tecnologia CMOS para frequências de até centenas de MHz. Mais ainda, o ruído de baixa frequência em transistores nanométricos pode variar significativamente de dispositivo para dispositivo, o que torna a variabilidade de ruído um aspecto importante para tecnologias MOS modernas. Para assegurar o projeto adequado de circuitos do ponto de vista de ruído, é necessário, portanto, identificar os mecanismos fundamentais responsáveis pelo ruído de baixa frequência em MOSFETs e desenvolver modelos capazes de considerar as dependências do ruído com geometria, polarização e temperatura. Neste trabalho é proposta uma técnica para análise de ruído de baixa frequência baseada na autocorrelação dos espectros de ruído em função de parâmetros como frequência, polarização e temperatura. A metodologia apresentada revela informações importantes sobre os mecanismos responsáveis pelo ruído 1= f que são difíceis de obter de outras formas. As análises de correlação realizadas em três tecnologias CMOS comerciais (140 nm, 65 nm e 45 nm) fornecem evidências contundentes de que o ruído de baixa frequência em transistores MOS tipo-n e tipo-p é composto por um somatório de sinais telegráficos termicamente ativados.