40915

Транзистори НВЧ

Лекция

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Ці транзистори є видозміненими звичайними транзисторами. Серійно випускають транзистори з . Використовують транзистори.

Украинкский

2013-10-22

109 KB

1 чел.

Лекція 30

Транзистори НВЧ.

Ці транзистори є видозміненими звичайними транзисторами. Розглянемо характеристики та фізику роботи звичайного транзистора.

- транзистор перестає працювати.  - характеристична частота, зараз досягли 110 ГГц і навіть 250 ГГц. Серійно випуск до 40 ГГц.

Визначимо швидкодію: , для біполярних  - час на подолання шляху між емітером та колектором, для полярних – між витоком і стоком. “” виникає у формулах тому, що в формулах використовується , тому , .

Напругу збільшити ми не можемо, щоб не пробити. Параметри, які можна змінити для зменшення :

  1.  Зменшуємо розмір бази, зменшити область між витоком і стоком. Серійно випускають транзистори з .
  2.  Використовують матеріали з високою рухливістю, щоб збільшити швидкість. Використовують  - транзистори. Іноді використовують транзистори з гетеропереходами, де теж досягається дуже висока рухливість (НЕМТ – транзистори).

Розглянемо конкретні схеми:

  1.  Польовий транзистор. Чим більше “-“ на затворі, тим менша провідність транзистора завдяки області “+” – заряду на підкладці.

Важливо, щоб транзистор був геометрично включений прямо в лінію. В мікроелектроніці немає можливості створити транзистори, що будуть “стирчати” зовні.

Існує й інший, більш високочастотний варіант підключення:

  1.  Польові транзистори на гетеропереходах. Оскільки різниця між рівнями не змінюється, бо це атомні рівні, то маємо розриви на переході: електрони накопичуються в ямі А.

Оскільки справа є домішки, а зліва, де накопичились електрони, домішок, на яких може осісти електрон, немає, то електрони більш вільно рухаються, тобто їх рухливість зростає.

Структура:

  1.  Біполярні транзистори. На НВЧ ці транзистори гірше. База – дуже мала за розмірами. Це необхідно для збільшення частоти, але при цьому виникають зворотні струми.

Не тільки електрони йдуть у базу , але й дірки йдуть у емітер . Це створює шуми. Максимальний коефіцієнт підсилення . Звідси видно, що для кращого  необхідно мінімальний потік дірок в емітер. При малих шарах коефіцієнт підсилення менший. Проблеми розв’язують за допомогою гетеропереходу (див. Мал. нижче): в такому випадку завада для дірок більша, ніж для електронів.

+   +   +

n н/п

В

З

В

З

С

n+  GaAs

n+

n – канал,  

лінія

лінія

земля

земля

перемички

В

З

С

С

З

В

В

лінія

лінія

земля

земля

А

N+             GaAs

N-     AlxGa1-xAs

N+    AlxGa1-xAs

В

З

С

метал

р       GaAs

Кишеня, де накопичуються електрони.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

49668. Построение модели оценки кредитоспособности заемщика 161.5 KB
  Зачастую коммерческие банки сталкиваются с проблемами неплатежей по кредиту изза того что еще на начальной стадии принятия решений о выдаче или невыдаче кредита неправильно оценили потенциальные риски что и привело к негативным результатам. На основе имеющихся данных о финансовых показателях компаний и наличия отсутствия последующих проблем с выплатой кредита мы обучим компьютерную программу только на основе данных о финансовых характеристиках компании выдавать прогноз о том сможет ли компания погасить кредит без проблем или это будет...
49671. ОЦЕНКА ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ 917.5 KB
  Жилая недвижимость и способы ее оценки Стандартные методы анализа оценки стоимости квартир не всегда приводят к точному и адекватному результату. Существует множество методик оценки многие из них рекомендованы для применения Российским Обществом Оценки. Таким образом с помощью нейронных сетей можно добиться объективной оценки жилой недвижимости.
49672. Оценка стоимости квартир в г.Перми на основе нейросетевого подхода 807.5 KB
  Искусственные нейронные сети прочно вошли в нашу жизнь и в настоящее время широко используются при решении самых разных задач и активно применяются там где обычные алгоритмические решения оказываются неэффективными или вовсе невозможными. Нейронные сети исключительно мощный метод моделирования позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем. Искусственные нейронные сети подобно...