基于MDIDS的低噪声放大器芯片协同优化设计

樊 琴　邓建华　王云秀　

基于MDIDS的低噪声放大器芯片协同优化设计

樊 琴1邓建华2王云秀1

（1.西华师范大学电子信息工程学院，四川 南充 637009；2.四川中测微格科技有限公司，四川 成都 610000）

文章基于MDIDS软件设计了一个低噪声放大器-微波单片集成电路（LNA-MMIC），利用ADS、Flotherm、Ansys软件分别构建其相应学科领域的仿真模型，通过MDIDS软件实现仿真模型间的数据传输以及芯片的电路—电磁—热—结构疲劳协同优化。结果表明基于MDIDS软件的LNA-MMIC芯片协同优化设计方法是可行的，能够同时达到多个学科的设计指标，大大缩短了设计时间，提高了设计效率。

低噪声放大器；协同优化；电路—电磁—热—结构疲劳

引言

低噪声放大器位于通信系统前端，主要对天线接收到的微弱信号进行线性放大并且要尽可能少地引入电路内部噪声，是通信系统的重要组成部分。在低噪声放大器芯片（LNA-MMIC）的设计中，单纯关注其电路电磁的仿真结果是不够的，还需要考量电路中热、结构疲劳等多个学科领域的仿真结果[1]。MMIC芯片的传统设计模式是由专业人员分别在电路、电磁、热、结构疲劳学科领域进行单样本串行设计，逐步进行，一旦最后一个环节的仿真结果指标不满足设计需求，之前的流程必须重新再来，通常需要历经多次反复仿真才能基本达到最终的设计指标要求，其设计效率较低，指标难以优化提升，可靠性分析与良品率分析几乎难以实现。为尽量减弱各学科之间存在的矛盾和耦合情况，多学科设计优化（Multidisciplinary Design Optimization，MDO）开始应用于工程系统设计中。多学科协同优化设计最先应用于航空航天领域，目前在武器、建筑、机械、电子等各个领域的设计研究都很活跃[2]。MDIDS通过建立多变量、多目标、跨仿真器综合模型，结合新颖的多目标评价技术，采用云协同设计模式实现多学科间的协同优化，寻找最优的设计方案。将整个设计综合考虑，协同仿真，这样既能降低LNA-MMIC芯片的设计周期，也能提高仿真指标的可信度，为芯片的生产制造提供更加可靠的保障。

本文针对LNA-MMIC芯片提出电路—电磁—热—结构疲劳协同优化设计方法，利用MDIDS软件将LNA-MMIC芯片封装前后整体电路—电磁—热—结构疲劳进行协同仿真优化，寻找多个学科之间耦合关系的最优解，利用该设计优势，达到显著提高设计效率与设计指标的目标。

1 低噪声放大器的理论知识

1.1 二端口网络

由于射频放大器的等效电路相对复杂，在计算中的难度很大。为了简化放大器等效电路的计算，通常将其简化成一个二端口网络，通过端口参数描述其特性。在射频和微波频段一般用散射参数（S参数）来描述二端口的网络特性[3]。

图1 二端口网络

1.2 噪声系数

一个放大器在没有信号输入的情况下，输出端仍能检测到输出信号，这时的输出功率就是放大器的噪声功率，噪声系数（）就是衡量放大器噪声功率的重要指标。噪声系数的表达式为：

式中，in、in表示电路输入端的信号功率和噪声功率，out、out表示电路输出端的信号功率和噪声功率。在应用当中通常习惯用噪声系数的分贝表达式：

1.3 稳定性

放大器在频带内的稳定性是放大器设计中最重要的指标之一。在进行低噪声放大器设计的时候，必须确保其有信号输入时不会产生自激振荡现象，并处于绝对稳定状态。放大器稳定状态的检验条件如下：

1.4 1 dB压缩点输出功率

输出功率通常代表着放大器的“容量”，在其指标中占据着至关重要的地位。在放大器中通常用1 dB压缩点输出功率衡量其线性放大范围，在这个范围内，放大器的输出功率随输入功率线性增加。随着输入功率的继续增加，放大器进入非线性区。如图2所示，当线性放大的直线与放大器进入非线性放大区的曲线相差1 dB时，这个点对应的输出功率就被称为1 dB压缩点输出功率。

图2 1 dB压缩点输出功率定义

2 设计步骤

本研究针对LNA-MMIC芯片设计的问题，将其具体分为电路、电磁、热、结构疲劳四大学科领域问题，分别使用ADS建立LNA-MMIC芯片的电路和电磁仿真模型，Flotherm建立芯片的封装热仿真模型，Ansys完成芯片的结构疲劳仿真模型，利用MDIDS软件完成LNA-MMIC芯片的多学科协同优化，针对各学科仿真模型的优化目标进行优化，利用多学科协同优化算法和多目标评价技术，使芯片的各学科仿真结果同时达标。设计流程如图3所示。

图3 设计流程图

2.1 ADS仿真建模

采用的是ADS自带的DemoKit_Non_Linear标准库，相对介电常数为r=12.9，厚度为=100 μm的基片。其电路电磁联合仿真模型如图4所示。

图4 LNA-MMIC芯片的电路电磁联合仿真模型

低噪声放大器的电路结构如图5所示，晶体管的工作电压选定为：ds=5.0 V，gs=-0.5 V。其中变量1代表输入匹配电路中微带线的宽度，变量1、2、3、4、5代表微带线的长度，变量1、2分别代表输入和输出匹配电路中的电容大小，变量1代表输出匹配电路中电阻的阻值，变量1代表输出端螺旋电感的匝数。

图5 低噪声放大器的电路结构

优化目标如下：

频率范围：8 GHz～12 GHz；

小信号增益：大于11 dB；

噪声系数：小于2.5 dB；

稳定系数：大于1；

1 dB压缩点输出功率：大于10 dBm。

优化变量，如表1所示。

表1 优化变量

电路电磁仿真模型的优化目标结果需要通过ADS中不同的仿真控件计算获得，例如，小信号增益需要通过小信号S参数仿真器获得，1 dB压缩点输出功率需要谐波平衡仿真器进行仿真[4]。所以在ADS电路电磁仿真建模中包含了小信号S参数电路电磁联合仿真设计和谐波平衡电路电磁联合仿真设计，分别用于构建LNA-MMIC芯片电路电磁的优化目标。优化变量通过不同的变量取值，影响低噪声放大器输入、输出阻抗匹配，进而对仿真结果产生影响，得到更优的结果。

2.2 Flotherm封装热建模

图6 QFN封装结构示意图

Flotherm构建的封装模型包括散热层、基片层、热通孔、塑胶包装、裸芯片电路、金丝焊线、焊锡胶、焊锡层，模型如图7所示。

图7 芯片封装热仿真模型

优化目标如下：

裸芯片温度（Die_temps）：小于61℃，

热通孔温度（Hole_temp）：小于61℃，

引线温度（wire_temp）：小于61℃，

焊点温度（solder_temp）：小于61℃。

优化变量：塑料封装的高度，金丝焊线的宽度，引脚的宽度以及基片的高度。

3.6.2 食管静脉曲张出血。我国约有50%肝硬化患者存在食管胃底静脉曲张，而肝硬化患者最常见的严重并发症之一，是门静脉高压引起的食管胃底静脉曲张破裂出血，年发病率为5%～15%，病死率超过20%[16]，食管静脉曲张常导致肝功能减退，并引发其他并发症，如细菌性感染或肝肾综合征。食管静脉曲张破裂引起突然大量呕血和黑便易诱发肝性脑病或导致出血性休克。反复的食管静脉曲张出血将引起患者焦虑、抑郁，使患者生活质量水平更低。是导致肝硬化患者死亡的主要原因。

LNA-MMIC芯片的热封装优化目标主要为了仿真得到芯片在工作中各部件的温度变化情况，并使得其最大工作温度小于61℃，确保芯片不会因为温度过高而导致其不能正常工作。其中，芯片的工作温度通过ADS仿真得到的电热耦合数据作为Flotherm仿真模型的激励条件联合仿真得到。

2.3 Ansys结构疲劳建模

由于芯片工作带来的温度升高会导致焊接材料发生热膨胀现象，致使焊点的周期循环应力发生变化，最终导致金属焊点的脱落、开裂等现象[7]。为避免产品出现不应当发生的疲劳失效，本设计中使用Ansys软件中的nCode结构对产品进行结构疲劳分析，对焊点、引线的等效应力，最大变形值等数据进行仿真，模拟分析焊接材料的疲劳周期。仿真模型同样采用QFN封装结构，Ansys疲劳分析的仿真模型如图8所示。

图8 结构疲劳仿真模型

优化目标如下：

引脚焊锡疲劳寿命周期最小次数：大于8000；

优化变量：金丝引线宽度，引脚焊锡的厚度，基片厚度，热通孔直径。

芯片的结构疲劳优化目标主要为了得到芯片在使用过程中温度升高材料受热膨胀后，对芯片封装中的焊层尤其是对金丝键合上锡焊材料的影响。

2.4 MDIDS多学科协同优化

在芯片的多学科优化问题中，由于其电路电磁仿真模型，封装热仿真模型和结构疲劳仿真模型之间存在着数据传输问题，简单的多学科并行优化并不能解决芯片多学科优化的问题。本设计中利用MDIDS软件串行处理仿真模型间的数据传输问题，实现芯片的多学科协同优化。芯片的工作温度会影响其工作性能和寿命，而芯片的工作温度又受到芯片电路中的电阻、热功耗等因素的影响，所以需要通过ADS仿真得到的电热耦合数据发送给Flotherm工程，随后将把热—应力耦合数据发送给Ansys 软件中的nCode Designlife，完成芯片封装后的热环境下疲劳仿真，在仿真模型之间实行串行多样本协同优化，实现各个学科指标最优化。

基于MDIDS软件的LNA-MMIC芯片协同优化设计流程如图9所示。

图9 优化流程图

该流程中主要包括三个模块：

（1） ADS仿真模型：该模型中包括ADS电路电磁模型文件，功耗（PowerDissipation）、裸芯片长度（size_length）和裸芯片宽度（size_width）数据的输出接口。

（2）Flotherm仿真模型：该模型中包含Flotherm芯片封装热仿真模型，功耗（PowerDissipation）、裸芯片长度（size_length）和裸芯片宽度（size_width）数据的输入接口。

（3）Ansys仿真模型：该模型中包含Ansys的芯片结构疲劳仿真模型，裸芯片长度（size_length）和裸芯片宽度（size_width）数据的输入接口。

优化流程图中蓝色的线代表仿真工程间的数据传输，黑色的线代表进程线，确保工程串行仿真，按流程顺序执行仿真任务。工程之间通过.csv文件进行数据的传输，实现LNA-MMIC芯片在电路、电磁、热、结构疲劳多个学科领域上实现串行多样本仿真。

3 仿真结果与分析

利用MDIDS软件完成LNA-MMIC芯片的多学科串行多样本优化。采用带精英策略的遗传算法（NSGAII）和自适应网格多目标粒子群优化算法（AGMOPSO）的组合优化策略，经过反复迭代得到全局最优解。

LNA-MMIC芯片在电路电磁学科领域的优化结果如图10、图11、图12、图13所示。

图10 噪声系数和稳定系数

图11 小信号增益

图12 功耗

图13 1 dB压缩点输出功率

由图10至图13的优化结果可知，在8 GHz～12 GHz频带内，噪声系数＜2.5 dB，稳定系数＞1，小信号增益＞12.65 dB，功耗＜0.36 W，输出1 dB压缩点在15.2 dBm～17.3 dBm，完全达到优化目标要求。

LNA-MMIC芯片在热学科领域的优化结果如图14所示。

图14 芯片封装热力图

结果显示，LNA-MMIC芯片的最高温度在裸芯片（Die_temp）部分，最高温度为59.8℃，热通孔温度（Hole_temp）、引线温度（wire_temp）、焊点温度（solder_temp）均低于55℃，达到优化目标要求。

LNA-MMIC芯片在结构疲劳学科领域的优化结果如图15所示。

图15 焊点结构疲劳周期数

结果显示，LNA-MMIC芯片的焊点疲劳周期数（P18）达到了9386.2，满足优化目标要求要求。

工程最终的优化结果如表2所示。

表2 LNA-MMIC芯片优化结果统计

通过表2的数据可以看出，最后结果均满足且优于所有学科领域的指标要求。

4 结论

本文利用ADS自带的DemoKit_Non_Linear标准库设计了一款低噪声放大器，分别利用ADS、Flotherm、Ansys软件构建LNA-MMIC芯片的电路电磁仿真模型、封装热仿真模型和结构疲劳仿真模型，通过MDIDS软件完成芯片的多学科协同优化，实现了电路、电磁、热和结构疲劳多个学科领域仿真模型之间的数据传输，完成了芯片的多样本串行优化。优化结果表明，通过该方法设计低噪声放大器芯片，能使其各学科结果同时达到指标要求。如果采用传统设计方法，对芯片的电路、电磁、封装热、结构疲劳模型分开优化，逐步进行，费时费力，并且不能同时兼顾各学科领域指标。本设计运用多学科协同优化方法，综合考虑LNA-MMIC芯片在各学科领域的优化目标，每个样本都能完成一次传统芯片的设计周期，极大地提高了设计效率，从而缩短了产品开发时间，降低了成本，提高了性能，为芯片的协同优化设计工作打下基础。

[1] Xie J, Swaminathan, M. Electrical-thermal co-simulation of 3D integrated systems with micro-fluidic cooling and joule heating effects[J]. IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology, 2011, 1(2): 234-246.

[2] AIAA White Paper. Current State of the Art: Multidisci-plinary Design Optimization[R]. Washington: AIAA Tech-nical Committee for MDO, 1991.

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Cooperative Optimization Design of Low Noise Amplifier Chip Based on MDIDS

In this paper, a low noise amplifier-microwave monolithic integrated circuit (LNA-MMIC) is designed based on MDIDS software. The simulation models of corresponding disciplines are constructed by using ADS, Flotherm and Ansys software respectively. The data transmission between simulation models and the cooperative optimization of circuit electromagnetic thermal structural fatigue of the chip are realized by MDIDS software. The results show that the collaborative optimization design method of LNA-MMIC chip based on MDIDS software is feasible, which can achieve the design indexes of multiple disciplines at the same time, greatly shorten the design time and improve the design efficiency.

low noise amplifier; cooperative optimization; circuit-electromagnetic-thermal-structural fatigue

TN72

A

1008-1151(2022)03-0010-05