Hierarchischer Ansatz für die Monte-Carlo-Simulation komplexer Mixed-Signal-Schaltungen

Die statistische Simulation von Prozess-Schwankungen stellt für Mixed-Signal-Schaltkreise aufgrund der Komplexität eine große Herausforderung dar. Verfahren zur Reduzierung des Simulationsaufwandes durch statistische Versuchsplanung sind Gegenstand der Forschung. Im vorliegenden Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, bei dem statistische Informationen hierarchisch über Abstraktionsebenen hinweg weitergegeben und direkt als Eingabe für die nächste Ebene verwendet werden. Als Voraussetzung dazu wurde die Möglichkeit geschaffen, skriptbasiert zufällige Stichproben von Eingangsparametern auf Schaltungsebene simulieren zu können. Damit lässt sich der Einfluss einzelner statistischer Effekte der Prozess- und Bauelemente-Ebene auf das Verhalten einer komplexen Mixed-Signal-Schaltung untersuchen.

The complexity of integrated mixed signal circuits is a great challenge for the statistical simulation of process variations. Design-of-experiment methods to reduce the simulation effort have been investigated for years. In this paper we present an approach where statistical information is passed hierarchically over different levels of abstraction. This has been reached by enabling the simulation of given random samples of input parameters on circuit level. It allows to study the influence of certain statistical effects of the process and device level on the behaviour of complex mixed signal circuits.