阶跃恢复二极管高次倍频器的分析

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1、东南大学硕士学位论文图1．3：单片放大器倍频器另外，还有宽带巴伦倍频器。它是使用寄生参数小的肖特基变阻二极管芯片来研制的。宽带巴伦倍频器用宽带巴伦耦合二极管对或二极管桥构成。在不同波段内有不同结构形状的巴伦。在VHF和UHF波段内用传输线变压器巴伦，一般工作的输入频率为10一1000iI-lz[输出频率为20-2000mnz)，特殊的可达2000mnz。在超高频波段内用带线巴伦，可以覆盖整个波段。4第二章阶跃恢复二极管高次倍频器的工作原理阶跃恢复二极管高次倍频器的工作原理2．1阶跃恢复二极管的物理特性在设计阶跃管倍频器之前，首先必须了解阶跃恢复二极管的物理特性

2、。阶跃恢复二极管的物理结构与普通的pn结二极管有许多类似的地方，不过它本身也有其特有的结构，这种特有的物理结构使它具有了其独特的物理特性，即阶跃恢复二极管非常强的非线性。这个特性将在下文中详细叙述。2．1．1物理结构嘲阶跃恢复二极管是一种特殊的变容管，也称作电荷储存二极管，简称阶跃管，它具有高度非线性的电抗，应用于倍频器时代独有的特点，利用其反向恢复电流的快速突变中所包含的丰富谐波，可获得高效率的高次倍频，它是微波领域中优良的倍频元件。阶跃恢复二极管与普通的pn结二级管的结构稍有不同，采用了P+NN+的结构，即在P+和N+之间有一层低掺杂的N层，接近于I层(本

3、征层)，而且该层很薄，不同于PIN管。阶跃恢复二极管的管芯结构如图2．1所示：阶跃恢复二极管的图形符号：钝金属接触H图2．1介于恢复二极管的管芯结构图2．2阶跃恢复二极管的图形符号在NN+结中，由于浓度差，产生了一个内建电场，它阻止N中的空穴跑到N+层中，这样增加了N层中的电荷量。在N层的两边，杂质分布近于突变，有很强的减速场，能充分阻挡少子离开N层，所以N层的作用是少数载流子有效存储的地方。一般情况下，”层和N+层的浓度相同，N区大约厚0．7pm。阶跃恢复二极管的掺杂浓度情况如图2．3所示：5东南大学硕士学位论文P+NN+图2．3阶跃恢复二极管的掺杂浓度情况

4、2．1．2阶跃管的几个重要参数H1A．结电容Copn结的特性中，势垒电容与外加电压的关系为：咿塑dV2酉cj(o)(2．1)其中缈是内建电位差，C，(O)是零偏压时的结电容，1，是外加电压。玎表征pn结电容随电压变化的非线性程度，，z愈大，非线性程度愈显著。当厅=2时，相当于超突变结的特性，一般栉=2。当n=l／2时，相当于突变结的特性。刀=1／3时，相当于线性缓变结的特性。刀=1／15～1／30时，相当于阶跃恢复二极管结的特性。因此，对于阶跃恢复二极管，式(2．1)可以近似写成：

5、～c，(v)=c『(o)／(1-L)o=c，(o)=Co(2．2)可见，结电容

6、再反偏时几乎没有变化。式中Co为势垒电容。阶跃管正偏时，有电荷存储效应，二级管具有很大的扩散电容，此时器件等效一个大电容，呈现低阻，近似短路。因此在大信号交流电压的激励下，这种二级管呈现两种阻抗状态，具有电容开关的特性。阶跃恢复二极管的电压电容特性如图2．4所示：6第二章阶跃恢复二极管高次倍频器的工作原理c／、CjCd一●C0，、图2．4阶跃恢复二极管的电压电容特性B．少数载流子寿命f正偏时，P+大量空穴注入到N区，由于N区掺杂浓度低，空穴与N区中电子复合的机会少，从而降低了复合速度，提高了少数载流子寿命。c．截至频率Z或者品质因数Q品质凶双彰阴疋义：D：坐堕

7、：!‘Rs2兀fC{Rs定义Q=1时的频率为截至频率Z五=赢1画‘O．反向击穿电压圪(2．3)(2．4)一般定义％为反向电流达到1衅时的反偏电压值。它限制了二极管的激励电平，一般适用范围在％≤V≤织。E．自谐振频率阶跃管的封装形式和混频器所用的肖特基势垒二极管类似，有同轴型、微带型和梁式引线二级管等。其封装的等效电路如图2．5。图中丘引线电感，C口为管壳电容，虚线框中为管芯等效电路，墨为串联电阻，q为结电容。由于一般工作在反向偏压状态，结电阻弓很大，可以忽略。7东南大学硕士学位论文丘I=r-

8、q二图2．5封装的等效电路]I3定义阶跃管的串联自谐振频率厶l和并联

9、自谐振频率厶2分别为：厶。=厶：==厶。(2．5)(2．6)2．1．3阶跃管的工作原理慢1当阶跃管在大信号交流电压激励下，正是由于阶跃管在正偏下有大量的电荷存储，使其实际电容的开关状态转换并不发生在外电压由正半周到负半周的转换时刻。A．当大信号交流电压正半周加到阶跃管。阶跃恢复二极管处于正向导通状态，P+层空穴将注入N层，阶跃管此时相当于一个低阻，这时管子的端压v箍位于pn结的接触电势差矽，管子中有电流f流过。此时阶跃管相当于一个大的扩散电容，交流信号将对其充电，由于空穴在N层的复合率很低，而且NN+界的内建电场由N+层指向N层，使空穴不易经过NN+结流向N+

10、层，因而有大量的空穴电荷载N层堆积下来