Analysis of methods for measuring the effects of charge trapping in semiconductor devices

Abstract

This study investigates the effects of the measurement setup non-idealities in the acquisition of charge trapping events due to bias temperature instability (BTI) and random telegraph noise (RTN) in MOS devices. The effects analyzed are: a delay between the application of a stimulus and the start of the measurement, which is defined as a temporal dead zone, the sampling rate of the data acquisition, and the observation window length on the measure ment of charge carrier trap time constants. BTI affects the reliability and performance of MOSFETs by causing threshold voltage shifts over time under high temperature conditions, while RTN introduces discrete current variations due to charge trapping and detrapping. Despite being a reliability issue in traditional computing paradigms, the stochastic nature of charge trapping may be beneficial in neuromorphic computing. The integration of stochastic devices, which utilize inherent noise as a form of controlled randomness, is a challenge in the field of neuromorphic circuit design. Understanding and modeling the stochasticity of charge trapping is needed to help circuit designers. This research models the effects of BTI and RTN using the MATLAB software, with a "defect-centric perspective" based treatment combined with a Monte Carlo approach that focuses on how temporal dead zones affect the time constant estimate The study also examines the effect of different sampling rates and measurement windows on the detection and characterization of these phenomena. The results show that all these measurement conditions affect BTI and RTN measurements. Temporal dead zones lead to underestimation of emission events, while inadequate sampling rates and observation windows lead to inaccurate detection and emission events, resulting in measurement errors. In addition, the presence of a dead zone affects the observed density of emission events, leading to a potential mischaracterization of device behavior. These results show that characterizing the measurement setup for BTI and RTN for these non-idealities is fundamental to ensure that the results reflect the device behavior rather than artifacts introduced by the measurement process

Este estudo investiga os efeito das não idealidades do setup de medição na aquisição de eventos de aprisionamento de cargas devido ao bias temperature instability (BTI) e ao random telegraph noise (RTN) em dispositivos MOS. Os efeitos analizados são: o atraso entre a aplicação de um estímulo e o início da medição, que será definido como uma zona morta temporal, a taxa de amostragem da aquisição de dados e o comprimento da janela de observação na medição das constantes de tempo de armadilhas de portadores de carga devido ao bias temperature instability (BTI) . O BTI afeta a confiabilidade e o desempenho dos MOSFETs, causando mudanças na tensão de limiar ao longo do tempo sob condições de alta temperatura, enquanto o RTN introduz variações discretas de corrente devido à captura e emissão de cargas. Este estudo modela os efeitos do BTI e do RTN usando o software MATLAB, com um tratamento baseado na “perspectiva centrada no defeito” combinado com uma abordagem de Monte Carlo que se concentra em como as zonas mortas temporais afetam a estimativa da constante de tempo. Apesar de ser um problema de confiabilidade nos paradigmas tradicionais de computação, a natureza estocástica do aprisionamento de carga pode ser benéfica na computação neuromórfica A integração de dispositivos estocásticos, que utilizam o ruído inerente como uma forma de aleatoriedade controlada, é um desafio no campo do projeto de circuitos neuromórficos. É necessário compreender e modelar a estocasticidade do aprisionamento de carga para ajudar os projetistas de circuitos. O estudo também examina o efeito de diferentes taxas de amostragem e janelas de medição na detecção e caracterização desses fenômenos. Os resultados mostram que todas essas condições de medição afetam as medições de BTI e RTN. As zonas mortas temporais levam à subestimação dos eventos de emissão, enquanto as taxas de amostragem e as janelas de observação inadequadas levam a eventos de detecção e emissão imprecisos, resultando em erros de medição. Além disso, a presença de uma zona morta afeta a densidade de eventos observados de emissão, levando a uma possível descaracterização do comportamento do dispositivo. Esses resultados mostram que a caracterização da configuração de medição para BTI e RTN para essas não idealidades é fundamental para garantir que os resultados reflitam o comportamento do dispositivo em vez de artefatos introduzidos pelo processo de medição