利用LTCC的DFM方法來(lái)實(shí)現一次設計成功

本文中低通濾波器實(shí)例采用一個(gè)三階橢圓濾波器設計，使用了一個(gè)電感來(lái)使插損最小。實(shí)際上，濾波器損耗的根本原因來(lái)自電感響應或品質(zhì)因素(Q)。濾波器的全部元件實(shí)現為具有內嵌式無(wú)源元件的LTCC層。

任何設計始于確定性能要求，接下來(lái)是可行性研究，這一時(shí)期可能設計出電路拓撲結構。對于濾波器，設計人員常常依賴(lài)濾波器綜合工具來(lái)試驗不同的結構。這個(gè)階段之后，要確定出基線(xiàn)電路模型及其合適的理想集總元件參數值。由于設計人員必須為LTCC制作一個(gè)內嵌式無(wú)源部件來(lái)代替理想集總元件部件，這就需要進(jìn)行EM仿真來(lái)準確建模和仿真這些內嵌的無(wú)源部件。

利用仿真產(chǎn)生的S參數可以抽取出包含寄生電路元件的寬帶集總無(wú)源模型。抽取過(guò)程使用數值優(yōu)化程序，用解析表達式計算電路模型的各初值。寬帶集總無(wú)源模型有助于進(jìn)行統計分析，包括比直接用EM仿真器更為快速實(shí)的優(yōu)化實(shí)現。

提取的寬帶模型用來(lái)代替簡(jiǎn)單的集總元件模型。然后，用電路仿真器通過(guò)對每個(gè)元件尋找給定一組性能條件下的最優(yōu)元件參數值使新的基線(xiàn)電路得到優(yōu)化。這個(gè)過(guò)程要反復進(jìn)行直到所有先前的理想部件被內嵌物理部件所代替。一旦設計滿(mǎn)足其性能要求，就該進(jìn)行蒙特卡洛分析以了解性能作為制造過(guò)程的函數的統計特性。

在抽取出寬帶模型，獲得內嵌電容和電感后，低通濾波器例子的最終布局示于圖4。圖6針對濾波器插損將EM仿真跟提取的集總部件模型結果進(jìn)行了比較，集總元件模型與EM模型之間一致性很好。圖7把EM仿真響應與測量數據作了對比，結果又一次接近一致。

統計分析(基于蒙特卡洛分析)是采用規定的概率分布，在設計范圍內改變一組參數的過(guò)程，用來(lái)確定性能如何隨參數變化而發(fā)生改變。這種分析通常用于項目產(chǎn)出，其定義為滿(mǎn)足或超過(guò)性能期望(指標)項的數量與在統計分析期間分析項總數之比。產(chǎn)出還是給定設計樣本達到性能指標的概率。因為將要制造的設計總數會(huì )很大或者未知，產(chǎn)出通常是用更小的樣本數量或試驗次數估計得到，試驗數被稱(chēng)作產(chǎn)出估計函數。隨著(zhù)試驗次數增加，產(chǎn)出估計就接近真實(shí)的設計產(chǎn)出。產(chǎn)出優(yōu)化使設計性能對于部件變差的敏感度最小化。產(chǎn)出優(yōu)化估計產(chǎn)出和產(chǎn)出敏感度，并且改變電路統計參數標稱(chēng)值，這是為了同時(shí)使統計敏感度最小和電路產(chǎn)出最大。

統計設計流程的第一個(gè)步驟是收集廠(chǎng)商的過(guò)程變差數據，根據該數據，就能得到用于抽取出的電路模型的統計參數。然后，用這些相關(guān)聯(lián)的統計參數對設計進(jìn)行統計分析。如果設計滿(mǎn)足產(chǎn)出指標，就結束分析過(guò)程開(kāi)始制造過(guò)程，否則，就要對抽取的電路模型進(jìn)行產(chǎn)出優(yōu)化來(lái)修正設計以達到給定的產(chǎn)出指標。用于抽取模型的優(yōu)化后部件參數值必須被實(shí)現成內嵌的無(wú)源物理部件。其后，從重設計的內嵌無(wú)源物理部件再次抽取出寬帶電路模型，并再次進(jìn)行統計分析直到滿(mǎn)足產(chǎn)出指標。LTCC設計過(guò)程可以用圖8所示的流程圖來(lái)描述。