体声波滤波器功率容量的评估方法

2019-12-17高杨，韩超，袁靖

压电与声光 2019年6期

高杨，韩超，袁靖

(西南科技大学信息工程学院，四川绵阳 621010)

0 引言

随着通信技术的发展，体声波(BAW)滤波器持续向小型化发展的同时，也已呈现出高功率的发展趋势。一方面，5G通信技术将促使微基站广泛应用，提高微基站中BAW滤波器的功率容量已成为必须考虑的问题[1-3]。另一方面，在手机射频前端模块中，双工器中的发射滤波器(Tx)需处理来自功率放大器的输出信号，这要求Tx滤波器必须处理更高的功率水平(如30 dBm[4]，即1 W)，以提供更高的可靠性[5-6]。在高功率作用下，BAW滤波器中的功率密度将增加。高功率密度会通过自热效应的形式导致器件温度升高，从而引发性能指标超标、寿命缩短、故障率上升等问题[6-7]。其中，性能指标超标是高功率BAW滤波器最根本的一种失效模式。如果只能通过实际器件的首次测量来确认这种设计缺陷，则会浪费大量的资源和时间。换言之，如果能够对早期阶段的仿真设计进行功率容量的评估，从而为高功率BAW滤波器的设计提供参考依据，这将会大幅缩短设计周期、减少样品的迭代测试，从而提高产品的上市速度[7]。评估BAW滤波器功率容量的基础是热仿真。文献[8-11]报道的BAW器件热仿真法存在仿真耗时高[8],耗散功率计算不准[9-10],仿真维度太低导致无法观测热/冷点信息[11]等问题。此外，功率容量评估的具体方法也还有待完善，需将热仿真结果同BAW滤波器的性能观测联系起来，以构建一个闭环的评估流程。

针对上述问题，本文采用声-电磁-热(A-EM-T)多物理场仿真路线，提出一种闭环的BAW滤波器功率容量评估方法，可以在全温度范围内快速、有效地评估所设计的BAW滤波器的功率容量。该方法也是高功率BAW滤波器的故障物理认识、设计优化的基础。

1 原理

BAW滤波器的构建单元是BAW谐振器(BAWR)，它是一种微机电系统(MEMS)工艺加工的微型电声谐振器。当对BAW滤波器输入一定功率时，BAW滤波器中各BAWR会发生自热效应，由于BAWR的温度特性，最终会导致BAW滤波器的电磁(EM)性能发生变化。当输入功率(Pin)较大时，BAWR声学性能的自热效应将会变得更显著。所以在BAW器件中存在着复杂的声-电磁-热多物理场耦合关系。即高功率的电磁输入功率在器件中产生自热，自热作用于声学(压电)材料，压电材料声学特性的热致变化引起器件电磁功能特性的变化。其中，自热主要源于BAWR中的电流通过较薄的金属导体时产生的焦耳热[12-13]；器件电磁功能特性的变化主要是由于BAWR中薄膜叠层材料属性(主要是压电层的弹性常数)具有温度相关性，从而导致BAWR中纵波声速的改变，并最终影响BAWR的谐振频率及滤波器的滤波性能[14]。

此外，BAW滤波器的滤波性能还会受到环境温度(Ta)的影响[15-16]。为满足电子产品的多场景应用需求，BAW滤波器必须在特定Pin下保证全温度范围内正常工作。总之，BAW滤波器的滤波性能是受Pin和Ta的共同影响。所以，功率容量的评估可采取以下判据：在Pin作用下，BAW滤波器的各项性能指标在全温度范围内均不超标，即被认为该BAW滤波器的功率容量可以达到Pin。

2 方法

对BAW滤波器进行功率容量评估的方法如图1所示。

图1 BAW滤波器功率容量评估方法

BAW滤波器功率容量评估的第一步是由声-电磁(A-EM)协同仿真[17]得到滤波器的耗散功率。其中，Pin的大小可在电磁仿真软件HFSS中进行设置(如设置为常规值23 dBm，即约为0.2 W)。然后采取从热耦合到电磁的路线，通过数据链接，在热仿真软件ePhysics和电磁仿真软件HFSS中共享相同的BAW滤波器的几何结构，为电磁-热耦合仿真做准备。接着，在ePhysics中分配材料和边界条件，并设置耦合求解方式。其中，Ta是由热仿真软件ePhysics设置的。至此，声-电磁-热多物理仿真设置完毕，仿真求解出BAW滤波器的3D温度分布、BAWR中各叠层的平均温度数值。最后，将所得到的各单元谐振器的叠层平均温度通过相应的材料温度系数[18]引入到Mason模型中，构建含温度参量的Mason模型(本文命名为“Mason(T)模型”)，采用该模型模拟出BAW滤波器在给定输入功率和环境温度下的传输曲线。通过观测滤波器的指标是否超标来评估该设计的功率容量。只有当滤波器在常温环境(如30 ℃)、低温环境(如-25 ℃)及高温环境(如+85 ℃)下各项性能指标均未超标时，才能通过仿真评估。即该滤波器设计可在全温度范围内保持正常工作，功率容量水平不小于Pin。

3 功率容量评估

以一款S波段窄带带通BAW滤波器设计[19]为例，沿用第2节功率容量评估方法的流程和细节。

本次评估中，低温环境温度取-25 ℃、室温取30 ℃、高温环境温度取+85 ℃。该BAW滤波器中各BAWR的连接关系、滤波器版图布局和指标如图2和表1所示。由图2可知，该BAW滤波器有3只串联谐振器S1、S2、S3(Sn为第n只串联谐振器)和4只并联谐振器P1、P2、P3、P4(Pn为第n只并联谐振器)。BAWR的薄膜叠层为Mo-AlN-Mo-Si3N4-SiO25层复合结构。

图2 案例S波段BAW滤波器的拓扑结构和布局

表1 案例S波段BAW滤波器的性能指标

对该案例实施声-电磁-热多物理场仿真，得到Pin为23 dBm、Ta为30 ℃下的3D温度分布(见图3)及各BAWR中各叠层的平均温度(见表2)。然后，利用各BAWR的叠层平均温度构建Mason(T)模型。

图3 S波段BAW滤波器的温度分布

表2 各单元谐振器的平均温度

1) 自热温度会改变各叠层材料的弹性常数[14]为

c33(T)=c33(Ta)·[1+TCc33(T-Ta)]

(1)

式中：T为自热温度；c33(T)，c33(Ta)分别为自热温度和环境温度下的弹性常数；TCc33为弹性常数的温度系数。

2) 弹性常数会改变声速，则有[20]

(2)

(3)

式中：va_piezo(T)，va1(T)分别为压电层和普通声学层的纵波声速；e33为压电应力常数；ε33为夹持介电常数；ρ为密度。

3) 声速将直接影响BAWR的谐振频率并最终影响BAW滤波器的滤波特性[20]，即

(4)

式中：fp为谐振器的并联谐振频率；va为纵波声速；d为叠层厚度。

根据式(1)～(3)，在ADS软件中，把Ta和BAWR的叠层平均温度及其温度系数[18]引入到Mason模型中，并进行参数设置和叠层温度封装，得到包含温度参量的Mason(T)模型。在该模型中，Ta和各单元谐振器的自热温度可根据热仿真的边界条件和仿真结果来进行设定。

需要说明的是，由于同一个BAWR内部各叠层的温度值非常接近，为简便起见，可在Mason(T)模型中忽略同一BAWR内各叠层的微小温差。

根据Mason(T)模型，可以模拟出该S波段窄带带通BAW滤波器在不同输入功率(0.2 W和1 W)、不同环境温度(-25 ℃、30 ℃和+85 ℃)下的滤波特性。图4为0.2 W、30 ℃情况下的原理图。其他的输入功率与环境温度组合条件下的原理图，只需更改相应的输入参数。

图4 电路原理图及其仿真结果

由于该BAW滤波器通带的上、下频点分别为2.440 GHz和2.481 GHz，且2.385 GHz和2.506 GHz为该BAW滤波器带外抑制指标的重要临界点，所以选择这4个频点为性能观测点。此外，在2.416 GHz处，带外抑制指标存在明显变化，故将其选为性能观测点。这5个频点处的性能如图4所示。由图4可知，该BAW滤波器在输入功率为23 dBm下，全温度范围(-25～+85 ℃)内的性能虽略有变动，但各项指标均未超标，因此判定该BAW滤波器设计的功率容量可达到23 dBm。同时，该BAW滤波器在承受更高的输入功率(30 dBm)时，其性能明显退化。具体表现为：在-25 ℃和+85 ℃时，上频带插入损耗超标(分别为-5.592 dB@2.481 GHz和-5.569 dB@2.481 GHz)；在常温环境30 ℃时，带外抑制(-35.836 dB@2.506 GHz、-27.460 dB@2.416 GHz)不满足指标(<-40 dB)。所以，该BAW滤波器无法达到30 dBm的较高功率容量。