Радиофизические свойства твердотельных слоистых структур с зарядовой связью: методы и информационные возможности для их определения

В.П. Заярный

РАДИОФИЗИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ТВЕРДОТЕЛЬНЫХ СЛОИСТЫХ СТРУКТУР С ЗАРЯДОВОЙ СВЯЗЬЮ: МЕТОДЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ДЛЯ ИХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ

Москва 2001

ББК 32.854 З-40 УДК 621.382+537.8 Рецензенты: д-р физ.-мат. наук, профессор Е.И. Нефедов; д-р техн. наук, профессор И.П. Руденок Заярный В.П. З-40 Радиофизические свойства твердотельных слоистых структур с зарядовой связью: методы и информационные возможности для их определения. — М.: Радио и связь, 2001. — 212 с.: ил. ISBN 5-256-01612-1 Описаны особенности взаимодействия носителей заряда в слоях гетерогенных твердотельных структур (исследовались разновидности структур типа «металл — диэлектрик — полупроводник», имеющие различные легирующие добавки) с внешними полями радиочастотного диапазона. Получены частотные зависимости характеристик, определяющих влияние кинетики зарядовых процессов в этих структурах на высокочастотные свойства приборов с зарядовой связью (ПЗС) на их основе. Показана возможность применения ПЗС в диапазоне СВЧ в составе объемных интегральных схем. Для исследования зарядовых и частотных свойств гетероструктур и ПЗС разработан математический аппарат синтеза адаптивных систем для экспериментальных исследований, связывающий в единое целое измеряемые первичные характеристики объектов исследования (в данном случае гетероструктур и ПЗС), структурные и функциональные характеристики разрабатываемой информационно-измерительной системы и искомые результаты. Приводятся и обсуждаются некоторые результаты исследований. Книга может быть рекомендована студентам старших курсов соответствующих специальностей, аспирантам и инженерам, связанным с разработкой микроэлектронных приборов на основе твердотельных слоистых структур. Табл. 4. Ил. 64 . Библиогр. 124 назв.

Научное издание Заярный Вячеслав Петрович Радиофизические свойства твердотельных слоистых гетероструктур с зарядовой связью: методы и информационные возможности для их определения ИБ № 3030 ISBN 5-256-01612-1

© Издательство «Радио и связь», 2001

Издательская лицензия №010164 от 29.01.97.ПРЕДИСЛОВИЕ 2

Российская наука в области исследования свойств гетероструктур и разработки новых электронных приборов на их основе наконец-то получила международное признание. Лауреатом Нобелевской премии стал известный советский, российский ученый академик Ж.И. Алферов. После такого успеха чувствуется, как возвращается изрядно притупившееся, или уже забытое чувство гордости за отечественную науку и технику. Данная книга посвящена исследованию зарядовых процессов в гетерогенных твердотельных слоистых структурах, возникающих в результате взаимодействия носителей заряда в них с внешними электрическими полями, а также влияния зарядовых характеристик гетероструктур на частотные свойства микроэлектронных приборов [в данном случае приборов с зарядовой связью (ПЗС)], выполненных на их основе. Особое внимание уделено изучению высокочастотных свойств гетероструктур и ПЗС и возможности их использования в области СВЧ/КВЧ в составе интегральных и объемных интегральных схем в качестве фотоприемных и процессорных средств, волоконной оптике и т. д. Актуальность подобных исследований после успеха академика Ж.И. Алферова становится еще более очевидной. Автор считает своим приятным долгом выразить искреннюю признательность профессору, доктору физико-математических наук Е.И. Нефедову; профессору, доктору технических наук И.П. Руденку за ценные замечания и пожелания при рецензировании книги; профессору, доктору физико-математических наук В.А. Неганову; профессору, доктору технических наук Б.Н. Сипливому за своевременные советы и поддержку при подготовке книги к изданию; а также своей жене, профессиональному филологу, Л.Н. Заярной, за внимательное прочтение рукописи и помощь при редактировании.

Октябрь 2000 г.

Автор 3

ВВЕДЕНИЕ Как показано в работах Лауреата Нобелевской премии академика Ж.И. Алферова, получение новых гетероструктур, исследование их свойств и создание микроэлектронных приборов на их основе в данный момент является приоритетным, одним из наиболее актуальных направлений в науке и технике, вызывающим повышенный интерес мировой научной общественности. Дальнейшее усовершенствование технологий в данном направлении, прежде всего, требует изучения особенностей зарядовых процессов в гетероструктурах при взаимодействии носителей заряда с различными полями. Это, в свою очередь, требует развития на более высоком уровне научно-исследовательской базы, создания современных систем для научных исследований, обладающих принципиально новыми качествами. К подобным системам относятся системы для исследования зарядовых свойств гетероструктур, являющихся базовыми элементами для создания новейших микроэлектронных приборов различного назначения (в том числе в области сверх- и крайне высоких частот), в оптоэлектронной и оптоволоконной технике и т. д. В свою очередь микроэлектронные приборы, выполненные на основе гетероструктур, имеют чрезвычайно важное значение для развития ракетно-космической техники (системы коррекции траектории движущихся объектов, системы самонаведения и стыковки космических аппаратов), в авиационной технике (радиолокационные станции посадки и сопровождения). Таким образом, создание и развитие систем для современных научных исследований, а также проектирования и технической реализации широкого класса новых приборов постоянно стимулируется необходимостью повышения их информативности. Их усложнение на данном этапе главным образом связано с достижением этой же цели и приводит к тому, что научно-исследовательские системы в своей организации достигают высшего (интеллектуального) уровня. У современных адаптивных систем, при вводе информации в ЭВМ, свойства гибкости частично реализованы путем мультиплексирования информаци4

онных каналов, нормирования аналоговых сигналов ко входу аналогоцифрового преобразователя (АЦП), управления параметрами АЦП и т. д. Однако этого недостаточно при создании гибких, адаптивных систем, способных оптимальным образом выделять объект и определять его характеристики (в нашем случае факторы, определяющие зарядовые и частотные свойства гетероструктур) с перестройкой характеристик самой системы в реальном масштабе времени в соответствии с изменяющимися условиями текущего эксперимента. Только в этом случае можно решать задачу установления зарядовых характеристик гетероструктур и интегральных схем на их основе с максимальной точностью и достоверностью, что является в данном случае определяющим при выявлении их высокочастотных свойств. То есть разработка новых методов создания адаптивных систем с характеристиками, оптимизированными на основе характеристик объектов исследования и требований проводимых экспериментов, является также весьма актуальным. Усложнение эксперимента, повышение его гибкости, увеличение потока информации между ЭВМ и внешними устройствами привели к созданию унифицированных средств сопряжения (ВЕКТОР, КАМАК, FASTBUS и др.), достоинства которых известны. Однако при организации современного эксперимента повышенные требования к гибкости, адаптивности, компактности, дешевизне систем для экспериментальных исследований делают нецелесообразным использование морально устаревающих средств сопряжения (типа ВЕКТОР, КАМАК) или обладающих чрезмерной избыточностью и дороговизной (типа FASTBUS). В настоящее время большинство КАМАК-модулей, наиболее часто используемых в эксперименте, реализуемы в виде субблоков в составе одной модульной платы, сопрягаемой непосредственно с магистралью используемой ЭВМ. Управление параметрами такой подсистемы может осуществляться программно, с помощью электронных коммутаций, при необходимости в реальном масштабе времени, обеспечивая при этом адекватную гибкость и адаптивность системы в целом.

5

Известно, что качество представления аналоговой информации в цифровой форме в значительной степени зависит от качества аналого-цифрового преобразования. Характеристики АЦП являются важнейшими при организации любого эксперимента, связанного с обеспечением ввода сигналов в ЭВМ. Минимизация погрешностей дискретизации и квантования по уровню имеет особое значение при создании систем для радиофизических исследований в случае прецизионных измерений. С этой же проблемой связано повышение разрешающей способности АЦП, определяющей чувствительность системы. Его быстродействие имеет исключительное значение при измерении быстропротекающих процессов и при организации работы систем в реальном масштабе времени. Поэтому вопрос разработки новых АЦП и усовершенствования имеющихся был и остается актуальным на всех этапах развития систем для научных исследований.

6

ГЛАВА 1 ХАРАКТЕРИСТИКИ ГЕТЕРОСТРУКТУР И ОСНОВЫ ОРГАНИЗАЦИИ РАДИОФИЗИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ИХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ

1.1. Зарядовые характеристики гетероструктур и приборов с зарядовой связью на их основе Одно из наиболее полных и глубоких обобщений по проблематике, характеристике современного состояния и перспективах развития науки о гетероструктурах сделано в трудах Лауреата Нобелевской премии академика Ж.И. Алферова [1—6]. Здесь же обоснованы и проанализированы проблемы, требующие неотложного решения с целью повышения качества гетероструктур и микроэлектронных приборов на их основе. К ним относится в первую очередь решение проблемы качества используемых твердотельных материалов в составе гетероструктур и особенно границ раздела между ними. Наличие примесей и нарушений кристаллической структуры в слоях, составляющих гетероструктуры, оказывают определяющее влияние на протекающие в них зарядовые процессы при воздействии внешних и внутренних полей. Поэтому успешное решение проблемы создания высококачественных новейших интегральных схем с применением гетероструктур в значительной степени связано с повышением уровня организации проводимых экспериментов по определению их основных характеристик. Как показано в [3], к этим характеристикам относятся, прежде всего, заряд, обусловленный наличием примесей вблизи границ раздела твердотельных слоев гетероструктур, наличие разрешенных состояний в их запрещенных зонах (имеют квазинепрерывное распределение и характеризуются плотностью распределения по ширине запрещенной зоны), энергия активации моноэнерге7

тических уровней, порядок кинетики и частотный фактор. Указанные характеристики (методы их определения будут рассмотрены отдельно) обусловливают особенности взаимодействия носителей заряда в гетероструктурах с внешними полями. При этом, как будет показано далее, для изучения высокочастотных свойств гетероструктур принципиальное значение имеет точность определения указанных характеристик. Поэтому при проведении эксперимента крайне важно иметь возможность их максимально точного определения. Вместе с тем создание новейших микроэлектронных приборов, в том числе ПЗС для использования в области СВЧ и в качестве фотоприемников, требует изучения свойств новых полупроводниковых материалов и влияния легирующих добавок на зарядовые процессы в них, что также порождает проблему качества радиофизических исследований. При исследовании возможности использования ПЗС в составе интегральных схем (ИС) или объемных интегральных схем (ОИС) СВЧ/КВЧ, первостепенной является проблема повышения их высокочастотных свойств. В данной книге приведены результаты исследования гетероструктур, вид в разрезе которых показан на рис. 1.1. Затвор Металл l (Al)

1 мкм

Поликремний (Si*) 0,65 мкм

Диэлектрик (SiO2)

0,01 мкм

Полупроводник (n-Si)

400 мкм Металл 2

Рис. 1.1. Вид в разрезе исследуемых экспериментальных образцов гетероструктур 8

В области СВЧ/КВЧ подобные структуры представляют собой микрополосковые линии, размеры которых соизмеримы с длиной волны, а их электродинамические свойства можно описать, используя описание их аналогов, приведенное в [7–9]. Особенности воздействия СВЧ-колебаний на подобные структуры описаны также в [10—12]. Приборы с зарядовой связью на основе гетероструктур представляют собой их периодическую последовательность (фрагмент приведен на рис. 1.2) и могут иметь различную организацию для обработки сигналов [13].

Ф3 Ф2 Ф1 σ⇒ ∞

ε1 ε2

Н

Рис. 1.2. Последовательность гетероструктур, образующая фрагмент прибора с зарядовой связью: Ф1, Ф2, Ф3 — сдвинутые по фазе импульсы переноса заряда; ε1, ε2 —диэлектрические проницаемости; σ — проводимость

Для описания поведения носителей заряда в гетероструктурах, имеющих зарядовую связь при воздействии внешних полей, обусловливающих отклонения от равновесного зарядового состояния, используются, прежде всего, уравнения Максвелла и уравнения для плотности токов: r ∇ × E = −( ∂B/ ∂t ) , r r r r ∇ × H = ∂D / ∂t + J пр = J пол , r ∇ ⋅ D = ρ( x , y ,z ) ,

(1.1) (1.2) (1.3)

J n = qμ n nE + qDn ∇n ,

(1.4)

J p = qμ p pE + qD p ∇p ,

(1.5)

9

J пр = J n + J p .

(1.6) r r r Здесь E и D — векторы электрического поля и электрической индукции; H и r B — векторы магнитного поля и индукции; Jпр , Jпол , Jn , Jp — плотности тока проводимости, полного тока, электронного и дырочного токов; Dn, Dp — коэффициенты диффузии; μn, μp — подвижности; n, p — концентрация носителей заряда (электронов и дырок соответственно). При создании ИС (ОИС) СВЧ/КВЧ, электронные приборы типа ПЗС могут использоваться для осуществления согласованной фильтрации, корреляции, свертки, быстрого преобразования Фурье и Гильберта, выполнения арифметических и логических операций. Основной характеристикой их работы является неэффективность переноса зарядовых пакетов εss, определяемая следующим образом [14]:

ε ss = ( qkT ⋅ N ss / C iV s ) ln( p + 1) ,

(1.7)

где q — единичный заряд; k — постоянная Больцмана; T — абсолютная температура; Nss — плотность поверхностных состояний; CiVs —поверхностная плотность сигнального заряда; p — число фаз у используемого ПЗС. Для исследования высокочастотных свойств гетероструктур и ПЗС, прежде всего, следует выявить определяющие их факторы [15, 16]. 1.2. Факторы, определяющие высокочастотные свойства гетероструктур

Для работы ПЗС-структур (гетероструктур в составе ПЗС) в наиболее высокочастотной области радиодиапазона, прежде всего, необходимо, чтобы частота фазовых сигналов (Ф1—Ф3 — см. рис. 1.2), а следовательно, и скорость перемещения зарядовых пакетов соответствовали указанному диапазону. Результаты численных расчетов, приведенные в [14—16], показывают, что высокочастотные свойства ПЗС определяются следующими физическими механизмами. Для относительно малых зарядовых пакетов доминирующим механизмом переноса заряда является термодиффузия. При этом полный заряд уменьшается экс10

поненциально

с

постоянной

времени

τ диф = 4 L2 n / π 2 Dn , где Ln — длина электрода переноса; а Dn — коэффициент диффузии неосновных носителей заряда. Перемещение относительно больших зарядовых пакетов происходит за счет самоиндуцированного дрейфа в продольном электрическом поле, пропорциональном градиенту поверхностной плотности сигнального заряда. Однако в отсутствие сигнального заряда под электродом переноса на границе с диэлектриком существует определенное продольное электрическое поле (краевое поле), способствующее ускорению перемещения заряда на последней стадии его переноса, когда самоиндуцированное поле уже меньше краевого. Учитывая изложенное, расширение рабочего диапазона ПЗС в сторону высоких частот достигается в основном уменьшением длины затвора L и использованием полупроводников с наибольшей подвижностью заряда (наилучший вариант — арсенид галлия). ПЗС-структуры, выполненные на основе арсенида галлия, могут работать на частотах до 500 МГц при обеспечении неэффективности переноса заряда εss = 10-4. В [14] также показано, что усилением краевого электрического поля можно повысить рабочую частоту ПЗС до 1 ГГц. Однако проблема дальнейшего повышения быстродействия ПЗС в литературе не исследуется. Если исходить из предположения, что на СВЧ/КВЧ ПЗС-структуры, аналогичные приведенных на рис. 1.2, обладают свойствами микрополосковых линий, то, используя их электродинамические свойства, можно существенно усилить влияние краевых полей на перемещение зарядовых пакетов в продольном направлении ПЗС-структуры, повысить скорость их перемещения и, следовательно, увеличить быстродействие ПЗС. Согласно [7, 8], структуры, аналогичные приведенным на рис. 1.2, представляют собой копланарные линии (КЛ) передачи квазиоткрытого типа, вид которых в различных плоскостях приведен на рис. 1.3. В таких структурах рас-

11

пространяются волны квази-T и квази-H типов, а распределение поля в зазорах характерно для симметричных щелевых линий [7].

y

z 0

x

x

а

d

b Рис. 1.3. Копланарные линии передачи в виде металлических проводников, расположенных на одной стороне диэлектрической подложки Анализ КЛ для случая анизотропной подложки, реализованной на одноосном кристалле, заключается в следующем [7]. Тензор диэлектрической проницаемости в данном случае имеет вид диагональной матрицы: ⎡ε ⊥ ε = ε 0 ⎢⎢ 0 ⎢⎣ 0

0

ε⊥ 0

0⎤ 0 ⎥⎥ . ε || ⎥⎦

(1.8)

Поле в подобных КЛ можно представить в виде суммы четного и нечетного решений, соответствующих размещению в плоскости симметрии y0z магнитной или электрической стенок, и рассматривать только области x ≥ 0. В областях без диэлектрика (y > 0, y < - d) и с диэлектриком (0 > y > - d) поперечные поля можно представить следующими интегралами Фурье: ⎧⎪ E ( j ) ⎫⎪ 2 + ∞ ⎧ ( j) ⎫ −ihz ⎪U l (α ; y ) f l (α ; x ) ⎪ l ⎬ dα , ⎨ ( j) ⎬ = ∑ ∫ e ⎨ ( j) H I α ; y g α ; x ( ) ( ) ⎪⎩ l ⎪⎭ j =1 −∞ ⎪⎩ l ⎪⎭ l r f l = (ik / 2π k ) exp(−iαx) , f2 = fl × iy ,

l = 1, 2;

gl = i y × fl ,

12

j = 1, 2, 3;

(1.9)

r k = i x α + iz h ,

r k=k ,

где α — коэффициент затухания волны; h — постоянная распространения в направлении z; ix, iy, iz — единичные векторы; индексы l = 1, 2 представляют Eволны (Hy = 0) и H-волны (Ey = 0) соответственно. Связать напряжения Ul(j) и токи Il(j) волн в каждой области с напряжением и током в плоскости щели (y = 0) можно путем сшивания полей на границе раздела y = - d:

U l( j ) (α ; y ) = Tl( j ) (α ; y | 0)V (α ) , I l( j ) (α ; y ) = Y l( j ) (α ; y | 0)V (α ) .(1.10) Здесь функции Грина Tl(j) и Yl(j) определяются следующим образом:

T l(1) (α ; y | 0) = exp {− k 0 y }, Y l(1) (α ; y | 0) = y l(1) exp {− k 0 y } ,

{

}

T l( 2) (α ; y | 0) = N −1 ch[k l ( y + d ) ] + ( y l(1) / y l( 2) sh[k l ( y + d ) ]) , (1.11)

{

}

Y l( 2) (α ; y | 0) = −( y l(1) / N ) ch[k l ( y + d ) ] + ( y l(1) / y l( 2) sh[k l ( y + d ) ]) , T l( 3) (α ; y | 0) = N −1 exp {k 0 ( y + d )}, Y l( 3) (α ; y | 0) = −N −1y l(1) exp{− k 0 ( y + d )}, где

N = ch( k l d ) + ( y l(1) / y l( 2) ) sh( k l d ) ; k 0 = ( k 2 − ω 2ε 0 μ 0 )

k 2 = ( k 2 − ω 2ε 0 ε ⊥ μ 0 )

1

1

2

k1 = ((ε ⊥ / ε || )k 2 − ω 2ε 0ε ⊥ μ0 )

,

1

2,

y1(1) = iω 0ε 0 / k 0 ,

2,

y 2(1) = −ik 0 / ωμ 0 , y1( 2) = iωε 0ε ⊥ / k1 ,

y 2( 2) = −ik 2 / ωμ 0 .

В свою очередь, напряжение в плоскости щели можно выразить через величину поперечного электрического поля:

{ }

(1.12а)

r E ( x, z ) = [ix E x ( x) + iz E z ( x)]exp{ihz}.

(1.12б)

U1 (α ) =

+∞

∫

r f1∗ (α , x ' ) E ( x ' , z ' ) exp ihz ' dx ' ,

−∞

13

Электромагнитные поля для каждой области определяются путем подстановки выражения (1.10) в (1.9). Однако в квазистатическом приближении достаточно определить емкость КЛ на единицу длины. При этом распределение зарядов σ(x) на проводниках в плоскости y = 0 можно получить с помощью уравнения непрерывности: r

σ ( x) = (i / ω )∇I ( x) ,

(1.13)

где ток в проводнике определяется выражением: r I ( x) = i y × H l(1) (+0) − H l( 2) (−0) .

[

]

(1.14)

Подставим (1.9) и (1.14) в (1.13), получим выражение для распределения зарядов в случае, когда ω ⇒ 0 и h ⇒ 0: ∞b

σ ( x) = ∫ ∫ F (α ) cos(αx) sin(αx ' )E x ( x ' )dx ' dα .

(1.15)

0a

Здесь функция F(α) определяется так:

[

⎧ F (α ) = 2ε 0 / π ⎨1 + 1 + ε ⊥ε || th( ε ⊥ε || dα ) ⎩

]/ ⎡⎢1 + (ε ⊥ε || ) − 12 th( ⎣

⎫

ε ⊥ε || dα )⎤⎥ ⎬ .(1.16) ⎦⎭

Следовательно, полный погонный заряд КЛ можно определить как Q=

∞b

x

'

'

'

∫ σ ( x1 )dx1 = ∫ ∫ G (α ; x | x ) E x ( x )dx dα ,

−x

(1.17)

0a

где функция Грина определяется выражением

G (α ; x | x ' ) = 2α −1 F (α ) sin(αx) sin(αx ' ) .

(1.18)

Домножив (1.17) на Ex(x) и проинтегрировав по области щели (x ∈ a, b), получим разность потенциалов между краями щели: U =

b

∫

E x ( x ) dx ,

(1.19)

a

С учетом (1.17) и (1.19), можно определить емкость КЛ:

bb∞

14

'

'⎡

−2

⎤ C = Q / U = ∫ ∫ ∫ E x ( x)G (α ; x | x )E x ( x )dαdxdx ⎢ ∫ E x ( x )dx ⎥ . (1.20) aa 0 ⎣a ⎦ '

b

'

При расчете емкости вариационным методом с использованием метода Ритца, поле в щели полагается равным −1 1 − 2( x − s) / w 2

Ex ( x) = [

]

{

N

+ ∑ AkTk [2( x − s) / w] 1 − [2( x − s) / w] h =1

2

}

−1 2

,(1.21)

где w = b — a (см. рис. 1.2), 2s = a + b, Tk (z) — полиномы Чебышева первого рода, Ak — варьируемые параметры. В (1.21) первый член соответствует распределению поля в КЛ без диэлектрика, а остальные члены введены специально для учета диэлектрика. При подстановке (1.21) в (1.20) получается более точная аппроксимация при выполнении условия ∂C ∂Ak = 0 ,

k = 1, 2, ..., N .

Таким образом, существует неиспользованная на данный момент возможность ускорения переноса заряда в приборах с зарядовой связью за счет наличия электрического поля в зазорах между металлическими электродами переноса. 1.3. Характеристики гетероструктур, определяющие скорость перемещения сигнального заряда ПЗС при воздействии внешних полей

Скорость перемещения заряда в приповерхностной области полупроводника гетероструктуры, являющейся зоной перемещения сигнальных зарядовых пакетов ПЗС-структур, в отличие от металла, в значительной степени будет определяться наличием разрешенных состояний с соответствующей плотностью распределения и моноэнергетических уровней в запрещенной зоне полупроводника в его приповерхностной области. В [17—24] показано, что при исследовании подобных гетерогенных структур методами термоактивационной спектроскопии, при наличии измеренного термостимулированного тока поляризации/деполяризации (ТСП/ТСД) в виде пика (рис. 1.4а), его можно представить одним из следующих соотношений, определяющих порядок кинетики зарядовых процессов, обусловленных наличием данного моноэнегетического уровня: 15

T ⎡ ⎤ I (T ) = −( qω 3 r 2 / 2 L) ⋅ (1 − r / L) ⋅ nt 0 ⋅ exp ⎢− Et / kT − ∫ (ω t / β ) ⋅ exp( − Et / kT ' )dT ' ⎥ (1.22) T0 ⎣⎢ ⎦⎥

в случае кинетики первого порядка (m = 1 — см. рис. 1.4а), ⎡ T ⎤ I (T ) = − I 0 (τ t / τ f (T0 )) ⋅ exp(− Et / kT ) ⋅ ⎢1 + ∫ (ω tτ t ) /( βτ f (T0 )) ⋅ exp(− Et / kT ' )dT ' ⎥ ⎣ T ⎦

−2

(1.23)

0

в случае кинетики второго порядка (m = 2), I (T ) ≈ −(q 2 μN c M t2 r 2 ) /(2εε 0 LN ss ) ⋅ (1 − r / L) ⋅ exp(− Et / kT )[A' (T )]/[1 − A' (T )] , (1.24) 2

где ⎡ T ⎤ A' (T ) = nt 0 /( nt 0 + M t ) ⋅ exp ⎢− ∫ (qμN c M t ) /(εε 0 βN ss ) exp(− Et / kT ' )dT ' ⎥ ⎣ T ⎦ 0

в случае промежуточной кинетики. В приведенных выражениях r и L — толщины области локализации объемного заряда и образца; nt0 — начальная концентрация носителей заряда, локализованного на ловушках; β — скорость нагрева образца; Et — энергия активации моноэнергетического уровня; I0 — начальное значение тока ТСП/ТСД; τf , τt — время пролета и захвата свободных носителей заряда на ловушки, T и T0 — текущая и начальная температуры; Nc — эффективная плотность состояний в разрешенной зоне; Mt — концентрация глубоких ловушек, не опустошающихся при нагревании; Nss — плотность разрешенных состояний в запрещенной зоне полупроводника вблизи границы раздела; ωt и ωэ — частотный фактор опустошения ловушек и эффективный частотный фактор. В случае, когда зарядовые процессы в гетероструктурах описываются выражением (1.22), имеет место слабый перезахват носителей заряда, для которого справедливо соотношение ωэ = ωt. Если зарядовые процессы в гетероструктурах описываются выражением (1.23), то в этом случае будет иметь место сильный перезахват носителей заряда, для которого ωэ = ωtτt/τr (τr— время рекомбинации носителей заряда). В обоих случаях, согласно [17]: ω э = S t vt N c ,

(1.25)

где St — сечение захвата носителей заряда на ловушки, а vt — скорость перемещения свободных носителей заряда.

16

lnI

I 1

Im

tgα = Et = Wt

3 2

α

I0 T0

T1′

0

Tm

1/kT 1/kT1′ а б Рис. 1.4. Определение характеристик центров захвата T

на моноэнергетических уровнях: а — пик ТСП/ТСД (1 — для m = 1, 2 — для m = 2, 3 — промежуточный случай); б — прямая в координатах Аррениуса для определения энергии активации моноэнергетических уровней

Для исследуемых образцов гетероструктур также имеет место следующая взаимосвязь между эффективным частотным фактором и порядком кинетики [17]: ωэ = ( E t β) /( kT m2 ) exp( E t / kT m ) ⋅ [1 + ( m − 1) ⋅ 2 kT m / E t ]−1 ,(1.26)

где Tm — температурное положение максимума пика ТСП/ТСД. Из приведенных соотношений видно, что скорость перемещения свободных носителей заряда связана с эффективным частотным фактором ωэ согласно (1.25). В свою очередь, ωэ можно определить, используя выражение (1.26). При этом значение β известно заранее, а значения m, Tm и Et определяется по пику ТСП/ТСД (рис. 1.4а). Температурное положение максимума пика определяется непосредственно по измеренной кривой ТСП/ТСД. Энергия активации моноэнергетического уровня в нашем случае определяется по начальному подъему пика ТСП/ТСД. Это возможно в том случае, если возможна его аппроксимация экспонентой [17, 18]. Тогда энергия активации Et определяется по углу наклона 17

прямой в координатах Аррениуса (см. рис. 1.4б). Порядок кинетики процессов можно определить путем идентификации спада измеренного пика ТСП/ТСД с моделями (1.22) — (1.24). Для адекватного их использования при исследовании свойств реальных гетероструктур, прежде всего, необходимо иметь достоверную информацию о плотности разрешенных состояний в запрещенной зоне полупроводника Nss, которую можно определить методами емкостной спектроскопии. Из сказанного следует, что кинетика зарядовых процессов в исследуемых образцах гетероструктур и их частотные свойства определяются рядом характеристик (температурное положение максимума пика ТСП/ТСД Tm, его энергия активации Et, эффективный частотный фактор ωэ и порядок кинетики m), которые можно определить методами термоактивационной спектроскопии. Подробнее об определении указанных выше характеристик гетероструктур речь пойдет в гл. 4. Однако методики определения приведенных выше характеристик были получены и обоснованы в [17, 18, 22] численным моделированием. При экспериментальном исследовании реальных гетероструктур определение указанных характеристик связано с серьезными проблемами. Это, прежде всего, то, что у них вблизи моноэнергетических уровней практически всегда имеются ловушки (разрешенные состояния) с квазинепрерывным распределением, на котором локализуется фоновый заряд [25— 28]. В этом случае начальный подъем и спад пика ТСП/ТСД сильно искажаются, что делает невозможным достоверное определение указанных выше характеристик гетероструктур. Кроме того, реально измеренные пики ТСП/ТСД могут иметь вид, приведенный на рис. 1.5. Такая ситуация характерна для случая сильной маскировки фоновым зарядом двух находящихся рядом моноэнергетических уровней (на рис. 1.5 с температурными максимумами T m1 и T m2 ) или при воздействии наводки (тогда T m1 на рис. 1.5 будет отсутствовать). Очистка пиков ТСП/ТСД от фонового заряда и избавление от неопределенностей, вызванных действием наводок, можно произвести с использованием принципа термоочистки 18

(термовысвечивания) [25], который заключается в следующем. В процессе измерения термостимулированного тока, при выявлении ситуации, когда пик ТСП/ТСД, подобный приведенному на рис. 1.4, на этапе начального подъема (до 1/3 от его высоты) экспонентой не аппроксимируется, или ситуации, приведенной на рис. 1.5, производится возврат по температуре к началу подъема пика (т. е. охлаждение образца), а затем производится повторный нагрев образца. Однако при этом существует серьезная проблема, связанная с выбором момента начала охлаждения (возврата). Если начать охлаждение сразу после прохождения максимума пика, то можно «недоочистить» пик от фонового заряда. В случае, если начать охлаждение образца после почти полного прохождения пика (или группы пиков), можно потерять значительную часть заряда, локализованного на моноэнергетических уровнях. В любом из указанных случаев пики будут искажены настолько, что достоверное определение зарядовых характеристик, определяющих частотные свойства гетероструктур, становится невозможным. Проведенные эксперименты с участием автора [29—31] позволили с достаточной точностью выявить момент начала охлаждения (подробнее см. в гл. 4). Реализация принципа термоочистки в режиме ручного нагрева/охлаждения (недостаточное быстродействие оператора и криостата) позволяет получить очень грубые (приближенные) значения характеристик гетероструктур. Таким образом, для адекватного использования разработанного для численного моделирования математического аппарата на практике и получения достоверных характеристик, определяющих быстродействие гетероструктур, главная проблема заключается в том, чтобы предельно точно произвести измерение пиков ТСП/ТСД. Решить эту проблему можно только с использованием адаптивной системы, перестраивающей свои характеристики в соответствии с изменяющимися условиями текущего эксперимента (в режиме реального времени) и имеющей в своем составе экспертную систему, способную отслеживать ход эксперимента, 19

перестраивать характеристики системы и производить вывод заключений о зарядовом состоянии исследуемых гетероструктур. Такую систему можно создать только с использованием средств вычислительной техники (ЭВМ) и гибких (программно-управляемых) узлов и блоков системы, что приводит к ее интеллектуализации. I(T)

0

Tm1

Tm2

T

Рис. 1.5. Вид реальной зависимости термостимулированного тока I(T), при наличии сильной маскировки квазинепрерывными ловушками или наводки

1.4. Особенности и основные принципы организации современного научного эксперимента 1.4.1. Существующие тенденции в организации эксперимента

Зарядовые процессы (в том числе в гетероструктурах) как разновидность физического процесса, согласно [32], являются движущейся материей и характеризуются в общем случае многомерной интенсивностью, а также протяженностью во времени и пространстве. По характеру координаты процессы бывают непрерывными или дискретными во времени и пространстве. В макромире физические процессы обычно непрерывны, а дискретные процессы создаются искусственно. 20

Измеряемая в нашем случае радиофизическая величина (РФВ), являясь разновидностью физической величины, есть одна из характеристик физического процесса или сигнала, которая оценивается количественно с гарантированной точностью и достоверностью. Для проведения научных исследований создаются все более сложные измерительные системы. В [32, 33] утверждается, что основой повышения эффективности научных (в том числе радиофизических) исследований на данном этапе является их интеллектуализация в сочетании с приданием свойств гибкости и адаптивности. В этом плане существенное значение имеет использование средств вычислительной техники для организации радиофизических измерений, что в настоящий момент является неотъемлемой чертой сложного радиофизического эксперимента (РФЭ), наивысшим уровнем организации которого является его интеллектуализация. Проблема интеллектуализации в научных исследованиях, судя по публикациям в отечественной и зарубежной научно-технической литературе, активно разрабатывается и обсуждается относительно недавно (с середины 80-х годов [34]). Во многих работах авторы относят к интеллектуальным системы, соответствующие этому понятию лишь отдельными своими свойствами. Так, в [35, 36], по мнению авторов, таким свойством является адаптивность. Однако в этом случае речь идет только об алгоритмической адаптивности. К проявлению интеллектуализации аппаратных средств РФЭ следует отнести появление интеллектуальных датчиков [37, 38 и др.]. В настоящее время в мире наблюдается появление нового поколения датчиков, содержащих встроенные ЭВМ и выполняющие функции первичных измерительных преобразователей [39]. В работах [40, 41] подчеркивается возможность достижения предельной точности измерений с использованием априорной информации о свойствах объекта исследования (ОИ), условиях измерений и т. д., а также возможность синтеза измерительных процедур на основе оптимального распределения функций между аппаратной и алгоритмической частями интеллектуальной измерительной системы (ИнИС). 21

В настоящее время уже получило широкое распространение использование в ИнИС экспертных систем (ЭС). Характерной особенностью всех ЭС является то, что они включают в себя базы данных, базы знаний и системы логических выводов [42—45]. В [36] справедливо отмечается, что как у нас в стране, так и за рубежом использование ЭС в составе измерительных систем для научных исследований развито слабо. В целом, в различных областях создано большое количество измерительных систем, содержащих ЭС, однако в основном представляющих собой эвристическую реализацию ИнИС. Тем не менее анализ публикаций, посвященных интеллектуализации измерительных систем, показывает, что общепринятые концепции в этой области пока отсутствуют, однако просматривается ряд общих черт. К ним можно отнести включение в состав ИнИС ЭС, высокий уровень автоматизации измерений, наличие аппаратной и программной избыточности измерительных средств и развитые интерфейсы (аппаратные и программные). Все эти положения укладываются в общую концепцию интеллектуализации научных исследований. Следует подчеркнуть, что современный РФЭ требует наличия возможности программного управления средствами воздействия на ОИ, реализации смежных методов измерения РФВ в составе одной системы для радиофизических исследований (СРФИ), ее перестройки на уровне реализованных в ее составе методов измерения РФВ и т. д. Прогнозируя особенности дальнейшего развития СРФИ, можно утверждать, что их прогресс в значительной степени определяется также расширением возможностей БЗ в составе ЭС и повышением возможностей интеллектуального интерфейса. 1.4.2. Особенности современного эксперимента по исследованию характеристик гетероструктур

22

Решая проблему синтеза адаптивных систем для радиофизических исследований (АСРФИ), необходимо, как отмечалось выше, иметь возможность цифровой регистрации измеряемого сигнала в ЭВМ, его обработки по соответствующему алгоритму и управления функциональными звеньями АСРФИ в процессе проведения РФЭ. В настоящее время достаточными возможностями для создании современных АСРФИ обладают мини- и микро-ЭВМ, характерной особенностью которых является наличие системных магистралей, позволяющих производить обмен информацией с внешними устройствами, в т. ч. и экспериментальной установкой. Во всех случаях при организации обмена информацией между ЭВМ и внешними устройствами особое значение имеет вопрос их сопряжения, разработки соответствующего алгоритмического и программного обеспечения (АО и ПО), особенно если речь идет об интеллектуальной АСРФИ. В случае традиционных методов синтеза АСРФИ (компоновка из готовых, функционально завершенных приборов и модулей) эту проблему удобно решать с использованием стандартных интерфейсов [46]. Общая структура каналов ввода и вывода информации с применением ЭВМ известна [47, 48]. Их можно представить структурными схемами, приведенными на рис. 1.6а, б. При измерении РФВ от объекта исследования 1 (здесь и далее обозначения блоков согласно обозначениям рис. 1.6), измерительный канал (ИК) (рис. 1.6а) обязательно имеет в своем составе первичный измерительный преобразователь (ПИП) 2, может иметь различные промежуточные измерительные преобразователи (ПрИП) 3, аналого-цифровой преобразователь (АЦП) 4, устройство сопряжения (УС) АЦП с магистралью ЭВМ 5 и саму ЭВМ 6. Процедура измерения осуществляется измерительной цепью, приведенной на рис. 1.6а, для которой обобщенное уравнение измерения [49] имеет вид: λj* = R2 K R1 γj ,

(1.27)

где γj — входное воздействие (в общем случае многомерное) в j-м измерительном эксперименте; R1 — преобразования, выполненные в аналоговой форме; K — аналого-цифровое преобразование; R2 — преобразования, выполненные в

23

цифровой форме; λj* — результат измерения в j-м эксперименте. Это наиболее общая запись уравнения измерений (УИ) в операторной форме.

1

2

3

4

5

6

а

10

8

7

5

6

9

б Рис. 1.6. Типовые структурные схемы канала ввода (а) и канала вывода (б) сигналов с применением ЭВМ:

1 — ОИ; 2 — ПИП (датчик); 3 — ПрИП; 4 — АЦП; 5 — УС; 6 — ЭВМ; 7 — ЦАП; 8 — НУ; 9 — РгВв-Выв; 10 — СУВОИ

Измеряемыми величинами в экспериментальных радиофизических исследованиях могут быть разные величины (частоты, напряженность полей, напряжения, токи, заряд и т. д.). При этом измеряемые РФВ на первом этапе преобразуются с помощью ПИП [расшифровывая R1, обозначим это преобразование в формуле (1.27) через R11], что обеспечивает возможность их воспроизведения в виде эквивалентного напряжения. Сигналы с выхода датчиков поступают на соответствующие ПрИП [преобразование R12 в (1.27)], где они преобразуются в форму, удобную для дальнейшего преобразования. Эти преобразования предназначены для подготовки аналогового сигнала к оцифровке. Программируемый аналоговый коммутатор [преобразование R13 в (1.27)] подключает сигнал от соответствующего датчика, предварительно преобразованный в ПрИП, на вход АЦП. Функциональные возможности современных СРФИ указанными особенностями не исчерпываются. Дальнейшее их обогащение производится в соответствии с требованиями, предъявляемыми спецификой конкретного РФЭ. Если 24

информация, измеряемая по нескольким измерительным каналам одновременно взаимозависимая (например, при совокупных измерениях), то в этом случае дискретные отсчеты по всем каналам должны фиксироваться синхронно, что можно обеспечить, используя индивидуально для каждого ИК устройства выборки и хранения (УВХ) с синхронным стробированием. При этом информация по всем каналам будет зафиксирована одновременно [преобразование R14 в (1.27)] и, несмотря на последовательную во времени оцифровку сигналов УВХ, в ЭВМ она будет представлена для одних и тех же моментов текущего времени. Если диапазоны измерения сигналов от разных датчиков отличаются друг от друга, то они нормируются к диапазону входного напряжения АЦП с помощью нормирующего устройства (НУ) [преобразование R15 в (1.27)]. Принципиальной особенностью современных СРФИ является наличие в их составе АЦП, обеспечивающего основное измерительное преобразование– переход к цифровому представлению аналоговых величин в виде кодовых комбинаций. Аналого-цифровое преобразование [оператор К в (1.27)] предполагает выполнение операции сравнения с мерой и является составной частью всей измерительной процедуры, необходимой для формирования результата измерений. Переход от аналоговых величин к их кодовым эквивалентам сопровождается дискретизацией непрерывного входного сигнала. В случае фиксации сигнала во времени, переход от непрерывной функции к дискретной последовательности описывается соотношением [49]:

⎫⎪ ⎧⎪ f ( t ) = { f ( ti )} = ⎨ ∫ f ( τ) δ( τ − ti ) dτ⎬ , ⎪⎭ ⎪⎩T и

(1.28)

где f(t) — непрерывная функция, являющаяся аналоговым эквивалентом измеряемой РФВ и обусловлена преобразованием R1 γj = (R11 R12 R13 R14 R15) γj в формуле (1.27); δ(t) — δфункция; τ — переменная интегрирования; Tи — интервал времени, на котором производится интегрирование (t ∈ Tи).

25

Переход от аналогового значения функции к цифровому осуществляется путем квантования. При этом дискретная последовательность аналоговых значений (1.28) преобразуется в последовательность цифровых эквивалентов:

⎧

⎫

⎪⎩

⎪⎭

{Kf (ti )}im=1 = ⎪⎨Int [1/( Δt ) ] ∫ f ( τ)δ( τ − ti ) dτ⎪⎬ , Tи

(1.29)

где {Kf(ti)} — аналого-цифровое преобразование функции f(t) в ее дискретные значения для i = 1, ..., m; Δt — интервал дискретизации; Int — выделение целой части выражения в прямоугольных скобках. В зависимости от решаемой задачи обеспечения РФЭ, СРФИ могут иметь несколько датчиков РФВ. В большинстве случаев нет необходимости тиражировать АЦП, достаточно предусмотреть возможность мультиплексирования датчиков. Однако быстродействие СРФИ при этом будет снижаться пропорционально количеству опрашиваемых каналов, что следует учитывать при синтезе их измерительных структур. Для управления элементами экспериментальных установок (ЭУ) ЭВМ должна вырабатывать управляющие сигналы, которые могут выдаваться как в аналоговой (через ЦАП), так и в цифровой [через регистр вывода (РгВыв)] форме (рис. 1.6б). При выдаче аналогового сигнала через ЦАП (7 — рис. 1.6б), может возникнуть необходимость его масштабирования, что можно производить с помощью НУ 8. При необходимости выдачи аналогового сигнала на несколько внешних устройств, сигналы на выходе ЦАП можно разделить с помощью демультиплексора (ДМ). Через РгВыв 9 выдаются все управляющие сигналы, для отработки которых внешнему устройству достаточно иметь одно из двух состояний управляющего сигнала «1» или «0» (например, стартстопные сигналы). В нашем случае важно с помощью этих сигналов организовать управляющее воздействие на объект исследования с помощью системы управления (СУВОИ) 10. В случае, если при вводе информации в ЭВМ требуется производить измерение быстропротекающих радиофизических процессов, когда режим реального времени невозможен, в составе ИК скоростной АЦП должен иметь не ме26

нее скоростную буферную память (БП). Если момент начала процесса определен, то запуск АЦП производится от внешнего устройства (синхронизатора) или из ЭВМ. При регистрации быстропротекающих процессов в случайные моменты времени, перед АЦП должно быть пороговое устройство (дискриминатор), по сигналу которого производится его запуск. Качество измерений существенно повышается, если в структуре СРФИ имеется источник опорного напряжения (ИОН), по которому периодически производится калибровка используемых АЦП. С учетом вышеизложенного, обобщенная структура аппаратного обеспечения СРФИ приведена на рис. 1.7, а уравнение измерений в операторной форме для каждого ИК будет иметь вид:

λ∗j = R2 KR15 R14 R13 R12 R11γ j

(1.30)

Выше отмечалось, что дальнейшего повышения информативности СРФИ 5 8 13 12 можно добиться приданием им свойств гибкости (т.е. возможности перестройки r ее характеристик) с целью обеспечения адаптацииk к изменяющимся условиям 15 14 РФЭ, что позволяет поддерживать ее характеристики оптимальными в процессе РФЭ. Такой подход к повышению информативности измерений неизменно 10 исследова5 СРФИ [41, 50]. Специфика задачи приводит к интеллектуализации 3 16 11 6 ния радиофизических свойств ОИ требует организации гибкого, программно4 8 9 управляемого воздействия на ОИ, к существенному усложнению 5 что 6приводит 7 1 γj аппаратных средств в части ЭУ. Так,__в [49—51] показано, что, например, ин4 5применением 6 формативность эксперимента с___ термоактивационной спектроско__ 2 зависит4 от того, пии однозначно 5 по какому закону изменяется температура. В 6 17 температуры и использовании простейшем случае, при линейном изменении программно не управляемого криостата, можно получить «грубую» информа2 R11 R13 R14 R15 К R2 цию о зарядовых процессах вR исследуемых полупроводниках и гетерострукту1

рах. Наличие возможности производить термоочистку от фонового заряда, треРис. 1.7. Обобщенная бующее изменения температуры поструктура сложномуаппаратного закону, даетобеспечения возможность полусложного РФЭ: чать на 1—2 порядка болеефункционально точную информацию об их зарядовом состоянии. 1 — ОИ; 2 — измерительная камера; 3 — интеллектуальный датчик (ИД); 4 — ПИП; 5 — ПрИП; 6 — УВХ; 7 — АМ; 8 — НУ; 9 — АЦП; 10 — УС;

27

11 — ЭВМ; 12 — ЦАП; 13 — ДМ; 14 — РгВв-Выв; 15 — СУВОИ; 16 — БП; 17 — ИОН

Получить требуемый, заранее заданный закон изменения температуры ОИ можно только в случае, если криостат будет обладать соответствующей гибкостью (программной управляемостью). Подобный криостат, у которого имеется возможность программного управления подачей жидкого азота (подключение, дозировка необходимого объема и отключение) и нагревательным элементом (включениевыключение) описан в [51] и использовался в составе ИнИС для исследования гетероструктур. Управление криостатом производится с помощью ЭВМ, по соответствующему алгоритму. Исследование полупроводниковых материалов с различной шириной запрещенной зоны [18, 52, 53] и, следовательно, с разными свойствами продолжается и на этапе исследования гетероструктур, выполненных на их основе. Так, гетерогенные структуры типа МДП, обладающие определенными функциональными свойствами, исследуются уже на новом уровне, поскольку обладают новыми, присущими только им свойствами [54, 55]. В свою очередь, функционально связанные гетероструктуры в ПЗС также обладают новыми, только им присущими свойствами (новый, более высокий уровень их организации), для исследования которых использовались другие методы [56—60]. Для исследования радиофизических свойств таких высокоорганизованных функционально завершенных структур уже требуется формирование соответствующих служебных сигналов, обеспечивающих их функционирование. Поэтому вопросы, связанные с исследованием их зарядовых и частотных свойств, качества формирования и переноса зарядовых пакетов в исследуемых образцах, требуют усложнения функциональных возможностей средств воздействия на ОИ, повышения их гибкости и адаптивности. В данном случае элементы гибкости должны вноситься в средства управления воздействием (СУВОИ 15 — рис. 1.7), в сочетании с соответствующим алгоритмическим обеспечением в ЭВМ. Выше было отмечено, что принципиальное значение для повышения информативности РФЭ имеет алгоритмизация датчиков (ИД 3 — рис. 1.7). Уникальные возможности интеллектуальных датчиков обеспечиваются благодаря наличию их взаимодействия с ЭВМ. Так, в области квантовой магнитометрии при измерении слабых 28

магнитных полей наивысшая чувствительность датчика (до 10 мктл) [61] была достигнута только благодаря наличию возможности измерения малых времен релаксации процессов и задания параметров возбуждения в реальном масштабе времени с помощью соответствующих алгоритмов ЭВМ. Наличие в АСРФИ возможности аналогового мультиплексирования (АМ 7 — рис. 1.7) уже само по себе вносит элемент ее структурной гибкости. Это свойство усиливается наличием возможности демультиплексирования на выходе ЦАП (ДМ 13 — рис. 1.7). Этому же способствует наличие ряда других коммутаций в структуре АСРФИ. Так, в ряде областей радиофизических исследований для повышения точности и надежности получаемых результатов требуется реализация нескольких смежных методов. При этом результаты, полученные одним методом, могут быть использованы для получения результатов, полученных другим методом. Далее (см. гл. 4) будет показана возможность реализации такого подхода на примере синтеза многопараметрических АСРФИ для исследования гетероструктур. При этом одна и та же АСРФИ производит измерения в соответствии с разными (несколькими) уравнениями измерений. Известно [62], что, в зависимости от принципа работы АЦП, в большинстве случаев время оцифровки сигнала зависит от числа разрядов, определяющих его разрешающую способность. Для некоторых таких АЦП, даже серийного производства (например, К1108ПВ1, К1108ПВ2), возможность программного варьирования числа разрядов и быстродействия уже предусмотрена. При этом большему быстродействию соответствует меньшая разрешающая способность АЦП (меньше число разрядов), и наоборот. Здесь требуемый компромисс должен достигаться из условий оптимизации эксперимента. Для более эффективного использования диапазона входного сигнала АЦП важно знать, каким является оцифровываемый сигнал — одно- или двухполярным. В соответствии с этим, у многих АЦП есть возможность гибкого выбора соответствующего режима. Гибкость устройства сопряжения (УС 10 — рис. 1.7) обусловлена наличием необходимости обеспечения обмена информацией ЭВМ со всеми внешними 29

устройствами (как цифровой, так и аналоговой). При этом должна обеспечиваться функциональная и структурная перестройка АСРФИ. Для обеспечения этих требований УС должно иметь, прежде всего, разветвленный дешифратор адресов (ДША) внешних устройств и обладать гибкостью в организации вводавывода кодовой информации (иногда по десяткам-сотням каналов), обеспечивать программное управление мультиплексированием / демультиплексированием каналов ввода-вывода и коммутаций в ЭУ. В последнее время, при организации сложного РФЭ, для этих целей использовались и используются стандартные средства сопряжения типа систем ВЕКТОР, КАМАК, FASTBUS и др. Изначально они были разработаны для организации ядерно-физического эксперимента, обладали определенной избыточностью и поэтому получили широкое распространение при решении проблем сопряжения ЭВМ с внешними устройствами (особенно система КАМАК). Однако в настоящее время известно, что эти средства сопряжения обладают существенными недостатками [63—65]. Несмотря на известные достоинства, их недостатки, как отмечалось выше, связаны либо с их моральным старением, либо с неоправданной сложностью, избыточностью возможностей и, как следствие, дороговизной. К тому же системы ВЕКТОР и КАМАК, несмотря на всю их универсальность, требуют сопряжения нескольких (минимум, двух) магистралей, вносят существенные задержки, препятствующие повышению быстродействия в режиме реального времени [66]. С другой стороны, имеется реальная возможность (на примере разработок автора) создания гибких, адаптивных, компактных, доступных для изготовления в лабораторных условиях средств сопряжения в виде одномодульных подсистем, подключаемых непосредственно на разъем магистрали ЭВМ [67—70]. На такой плате (модуле) возможна реализация большинства функциональных блоков (ФБ), наиболее часто используемых для организации взаимодействия ЭВМ с внешними устройствами, а также всех видов электронных коммутаций, обеспечивающих гибкость системы на требуемом уровне. К тому же характеристики наиболее важных ФБ, таких, как АЦП и ЦАП, в этом случае получаются лучшими, чем, например, у серийных КАМАК-модулей. 30

1.4.3. Алгоритмическое и программное обеспечение современного радиофизического эксперимента

Поскольку АСРФИ создается для решения определенного круга задач, связанных с исследованием ранее неизвестных свойств объектов исследования, характеристики ее звеньев и требования, предъявляемые к системе в целом, ориентированы на наиболее эффективную реализацию вполне определенных алгоритмов, обеспечивающих максимальную информативность. Следовательно, к началу разработки комплекса технических средств АСРФИ основные алгоритмы управления должны быть проработаны в такой степени, чтобы можно было получить оценки основных характеристик отдельных программ, их связей между собой и массивов данных. Последовательность этапов создания алгоритмического и программного обеспечения приведена на рис. 1.8. В отличие от систем, предназначенных для решения задач, связанных с функционированием технических объектов, характеристики которых в значительной степени могут быть известны заранее, АСРФИ разрабатываются для исследования радиофизических объектов, свойства которых заранее, как правило, неизвестны. Поэтому задаче разработки алгоритмов управления обязательно предшествует решение задачи определения математических моделей, описывающих ОИ. Обе эти задачи составляют содержание алгоритмизации процесса измерения РФВ. Полученные математические модели ОИ и радиофизических процессов, протекающих в нем и определяющих его свойства, алгоритмы управления и реализующие их программы являются составной частью математического обеспечения АСРФИ. Обобщенная схема алгоритмического обеспечения при реализации АСРФИ приведена на рис. 1.9. Алгоритмы АСРФИ 1 определяются тремя укрупненными блоками: алгоритмы управления системой 2, алгоритмы вводавывода информации 3, алгоритмы решения вычислительных задач 4. Основными укрупненными функциями алгоритмов управления системой являются организация управления параметрами отдельных функциональных модулей (ФМ) 5 31

[оператор R21 в формуле (1.27) при детализации оператора R2] и структурной перестройкой 6 [оператор R22 в (1.27)]. Блок алгоритмов 3 обеспечивает прием 7 и выдачу 8 [операторы R23, R24 в (1.27)] всех сигналов (и цифровых, и аналоговых) при взаимодействии ЭВМ с внешними устройствами. Блок алгоритмов 4 предназначен для решения всех вычислительных задач, которые функционально взаимосвязаны также и с предыдущими блоками алгоритмов. Предварительная цифровая обработка сигналов 9 [оператор R25 в (1.27)] предполагает обеспечение качества их дальнейшей обработки (предотвращение эффекта наложения спектров, цифровую фильтрацию сигнала, взвешивание введенных массивов цифровой информации весовыми окнами и т. д.), если в этом возникает необходимость. Математическая обработка сигнала 10 [оператор R26 в (1.27)] должна обеспечивать все вычислительные процедуры, включая специальную математическую обработку для получения измерительного результата в конкретном РФЭ. В случае, если АСРФИ по своей организации достигает уровня интеллектуальной, то ее функционирование обязательно предполагает создание экспертных систем, в функции которых также входит реализация соответствующих принципов управления [71—75] 11 [оператор R27 в (1.27)]. Для проведенной обобщенной классификации аппаратного и алгоритмического обеспечения АСРФИ с учетом сказанного выше, общее уравнение измерений в операторной форме будет иметь вид:

λ∗j = R27 R26 R25 R24 R23 R22 R21 KR15 R14 R13 R12 R11γ j

(1.31)

На схеме рис. 1.9 разделение алгоритмов условное. Между ними существуют разветвленные функциональные связи, которые будут раскрыты далее. В п. 1.4.2 показано, что принципиального повышения информативности СРФИ можно достичь, внося элементы гибкости во все звенья ее аппаратного обеспечения и, следовательно, обеспечивая их адаптивные свойства, позволяющие программно перестраивать параметры СРФИ, не прерывая текущий эксперимент. Между этими звеньями и ЭВМ существуют функциональные свя32

зи, а управление их характеристиками в пределах гибкости осуществляется по определенным алгоритмам, реализуемым в ЭВМ программными средствами. Кроме того, возможности современных ЭВМ позволяют реализовать многие аппаратные аналоги ФМ в алгоритмическом исполнении. Причем во многих случаях характеристики алгоритмических ФМ лучше, чем у их аппаратных аналогов. Изучение задачи

Разработка алгоритмов решения задачи

Разработка блок-схемы ПО

Составление программ на языках всех уровней

Отладка программ по отдельным блокам

Отладка программ в комплексе Рис. 1.8. Последовательность этапов разработки алгоритмического и программного обеспечения сложной системы

33

1 2

5

4

3 6

7

8

9

11

10

Рис. 1.9. Обобщенная структура алгоритмического обеспечения АСРФИ: 1 — алгоритмы; 2 — управления системой; 3 — обмена с внешними устройствами; 4 — решения вычислительных задач; 5 — функционального управления; 6 — структурного управления; 7 — ввод сигналов; 8 — вывод сигналов; 9 — предварительная цифровая обработка сигналов; 10 — математическая обработка сигнала; 11 — анализ баз данных и знаний, формирование логических выводов

Программное обеспечение (ПО) АСРФИ разрабатывается на основе уже разработанных алгоритмов. После того как определен состав всех задач разрабатываемой АСРФИ, выбраны методы их решения, установлены информационные связи между ними и последовательность их решения, произведено их объединение в подсистемы, уместно распределить функции управления ими между программным обеспечением, техническим обеспечением и человеком (экспертом). Оно определяется, исходя из системных соображений, с учетом материальных затрат. Эти характеристики находят отражение в требованиях к алгоритму (или временной диаграмме) работы системы. Следовательно, построение алгоритма (временной диаграммы) и выбор распределения функций между экспертом, аппаратными и программными средствами представляют задачу, решение которой определяет все последующие решения. Известно [76], что по функциональному признаку ПО также можно разделить на функционально завершенные ФМ. Всеобъемлющее, унифицированное ПО для сложного РФЭ создать практически невозможно. Некоторая унификация ПО возможна только для стандартизованных средств организации эксперимента, например с использованием упомянутых выше систем ВЕКТОР, КАМАК, FASTBUS, VME и др. [47, 77], имеющих также и логический стандарт. 34

Современными тенденциями в развитии ПО для обеспечения АСРФИ, вероятно, следует считать создание программных оболочек, в пределах которых возможен синтез виртуальных систем. Примером таких программных оболочек являются ПО в составе labVIEW, labWINDOWS и т.д. [78—80]. Одним из наиболее перспективных направлений развития ПО в настоящее время, очевидно, следует считать ПО для организации интеллектуальных систем. Однако, как далее будет показано, в этом случае обязательно будет сказываться специфика конкретного эксперимента, что в данном случае делает невозможным полную унификацию АО и ПО. 1.5. Существующие методы проектирования гибких систем для научных исследований

Появление микропроцессорных средств (МПС) сразу же привело к появлению нового класса измерительной техники — цифровых измерительных приборов (ЦИП) [79], обладающих некоторой функциональной гибкостью и адаптивностью (в частности, автоматическим выбором диапазонов измерений и т.д.), что в определенной степени делало их использование более удобным. Однако возможности МПС настолько значительны, что есть смысл использовать их не просто для измерения РФВ, но и для дальнейшей их математической обработки, чего не позволяют производить ЦИП из-за отсутствия возможности гибкого программирования. С появлением МПС появились также мини- и микро-ЭВМ с возможностью гибкого программирования, способные взаимодействовать (производить обмен информацией) с внешними устройствами. Это обеспечивало возможность ввода и обработки измерительной информации в ЭВМ с использованием всех ее вычислительных и других возможностей. Наличие таких качеств у МПС привели к созданию разнообразных интерфейсных средств [46,81], обеспечивающих взаимодействие между МПС и другими устройствами в системах раз-

35

личной конфигурации и предназначенных в том числе для измерительных целей. Появление интерфейсов позволило наращивать вычислительную мощность, объединяя несколько ЭВМ, создавать многоуровневые (иерархические) вычислительные структуры, позволившие решать все более сложные задачи, в том числе и в экспериментальных исследованиях [71, 82]. Наличие возможности выдачи информации из МПС во внешние устройства позволяет формировать управляющие воздействия по заданному алгоритму. Стандартизация и унификация составных частей измерительных и управляющих вычислительных систем явились основой для создания формализованных методов проектирования измерительно-вычислительных комплексов (ИВК) на основе использования типовых технических решений [34, 83]. Одним из первых применений метода компоновки явилось создание АСУТП [84, 85]. Однако такие системы программной гибкостью и адаптивностью в режиме реального времени не обладают. Дальнейшим развитием компоновочного метода является метод проектирования ИВК с применением унифицированных компоновочных элементов модульного типа (метод проектной компоновки [79, 86]). Как известно, ИВК являются средствами измерений, в состав которых входят измерительные, вычислительные и программные компоненты. В [86] отмечается, что для проектирования ИВК могут использоваться и аппаратные, и программные модули. Отдельные аппаратные субблоки могут быть построены на основе стандартных систем модульного типа (например, средства сопряжения в стандарте КАМАК). Такие измерительно-вычислительные средства обладают свойствами гибкости на уровне модульной перестройки. Однако им присущи недостатки, указанные в п. 1.4.2. Проектирование особо сложных измерительных систем для проведения комплексных исследований в ядерной физике, физике космоса, аэрокосмических исследованиях и т. д. производится с использованием композиционного метода [71, 82]. Этот метод предполагает декомпозицию сложной задачи по не36

скольким важнейшим параметрам, решением которой занимаются многие коллективы профильных специалистов, с применением сетевого планирования. Результатом последующей композиции полученных решений являются сложные иерархические системы. Решение таких задач доступно только для группы научных коллективов (НИИ, КБ и т. д.). Дальнейший прогресс в развитии ЭВМ и элементной базы привели к появлению новых подходов в разработке СРФИ: придание свойств максимальной гибкости, адаптивности и интеллектуализации (создание БД, БЗ и измерительных ЭС). В развитии средств сопряжения их гибкость стала обеспечиваться не принципом модульности, а с использованием программно-управляемых электронных коммутаций в пределах одной модульной платы. В последнее время стали также проявляться интеграционные процессы при синтезе как аппаратного, так и алгоритмического обеспечения СРФИ. Эти же процессы, но менее динамично, стали проявляться и при сращивании измерительно-вычислительной части СРФИ с экспериментальными установками. В частности, в нашем случае это проявлялось при реализации нескольких (более двух) смежных, взаимодополняющих и взаимозависимых методов измерения РФВ и при организации программно-управляемого воздействия на ОИ в составе одной и той же СРФИ [30, 31, 54, 87]. Интеграция аппаратного и алгоритмического обеспечения СРФИ в сочетании с внесением свойств гибкости и адаптивности при организации программно-управляемого воздействия но ОИ, безусловно, приводит к повышению их эффективности. Однако главный недостаток, присущий указанным методам проектирования СРФИ, заключается в том, что недостаточно полно используются возможности метрологического критерия оптимизации в целях достижения предельных характеристик. Это приводит к неоптимальности синтеза СРФИ уже на начальном этапе, что в дальнейшем ведет к необходимости ее доработки. Указанные выше недостатки существующих методов проектирования систем для проведения научных исследований требуют разработки новых методов, создания соответствующих гибких, программно-управляемых средств 37

сопряжения и средств воздействия на ОИ с целью обеспечения адаптивных свойств этих систем для решения наиболее современных задач в радиофизических измерениях.

38

ГЛАВА 2 СТРУКТУРНАЯ ДЕКОМПОЗИЦИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИХ АДАПТИВНЫХ СВОЙСТВ 2.1. Декомпозиция структуры сложных систем и выявление состава систем для исследования зарядовых и частотных свойств гетероструктур

Приведенная в гл. 1 информация об аппаратном и алгоритмическом обеспечении сложных систем для радиофизических исследований, разработанных под руководством или с участием автора, может быть систематизирована с точки зрения возможности использования их типовых функциональных модулей (ФМ) для разработки других, более современных систем для научных исследований. Эта информация о возможном составе синтезируемых систем для радиофизических исследований получена в результате декомпозиции структуры этих ранее разработанных систем до низовых звеньев. Основой определения состава приведенного в п. 1.4 аппаратного и алгоритмического обеспечения систем для радиофизических исследований послужили разработки в области прикладной физики при проведении радиофизических и других исследований: - при исследовании в твердотельных гетероструктурах взаимодействия носителей заряда с внешними полями методами емкостной спектроскопии [вольт-фарадных характеристик (ВФХ)] [30, 31, 57, 44, 88] и изотермической релаксации емкости (ИРЕ) [54, 56, 88]; при исследовании зарядовых процессов в твердотельных гетероструктурах и приборах с зарядовой связью на их основе методами термоактивационной спектроскопии (методами термости-

39

мулированных токов поляризации, деполяризации и проводимости) [55, 56, 58]; - в СВЧ/КВЧ–электронике при исследовании базовых структур ОИС СВЧ/КВЧ (микрополосковых антенн и ПЗС) [65, 89, 90]; - в радиационной физике полупроводников при исследовании радиационно-стимулированных зарядовых процессов в приборах с зарядовой связью и их базовых гетероструктурах [30, 31, 52, 53, 55, 59, 87, 91]; - в микроэлектронике при исследовании свойств ПЗС в качестве формирователей сигналов изображения и линейных перемещений [30, 59]; - в квантовой магнитометрии [61]; - при создании виртуальных измерительных систем и интеллектуальных систем по распознаванию сигналов [64, 66, 70, 91—101]. Разработанная иерархическая структура и состав низовых функционально завершенных звеньев, полученная на основе указанных выше работ, приведена на рис. 2.1 в виде графа. Любая из рассматриваемых систем (множество А, перечень множеств здесь и далее по рис. 2.1) обязательно включает в себя аппаратные (множество В1) и алгоритмические средства (множество В2) на втором уровне иерархии, представляющем собой множество всех возможных реализаций систем для экспериментальных (в нашем случае — радиофизических) исследований в пределах возможностей содержимого приведенного графа: A = B1 ∪ B 2 . Разработка аппаратных средств производится на некотором множестве предлагаемых автором возможных вариантов (в нашем случае их 4), на третьем уровне иерархии: 40

B1 = C 1 ∪ C 2 ∪ C 3 ∪ C 4 . Это может быть просто канал регистрации радиофизического сигнала (доплеровского сигнала, излучения лазерного интерферометра или др.; подмножество С1), не имеющий в аппаратной части системы возможности воздействовать на ОИ и предполагающий только ввод и обработку информации. При этом математическое обеспечение АСРФИ может быть любой сложности.

6

41

À

I В1

В2

II С1

С3

С2

С4

С5

С6

С7

С9

С8

III

D1

D2

D3

D4

D5

D6

D7

D8

D9

D10

D11

D12

D13

D14

D15

D16

D17

D18

D19

IV

d21

d11

d12 V

d13

d41

d31

d22 d23

d51

d42

d32

d52

d61 d62

d71 d72

d81 d82

d91

d101

d92

d102 d103

d33

d121

d111 d112

d113

d122

d131 d141

d151

d132 d142

d152

d143

d34

d144

d35

Рис. 2.1. Граф декомпозиции структуры сложной системы 43

d161

d162

d171 d172

d181 d182

d191 d192 d193 d194

Оно может обеспечивать относительно несложную обработку вводимой информации, такую, как ее масштабирование, представление в алфавитноцифровой и графической форме на экране монитора, хранение, документирование и т. д. Однако математическая обработка сигналов в одноканальной системе может достигать очень высокого уровня сложности, включая и интеллектуальное АО (в нашем случае системы, связанные с распознаванием образов, принятием решения). Другой тип представляемых систем — многоканальные системы сбора и обработки радиофизических сигналов от нескольких (многих) датчиков РФВ (например, измерение сигнала от микрополосковой антенны СВЧ/КВЧ диапазона синхронно с углом ее поворота при измерении диаграммы направленности и т. д. — подмножество С2). Эти системы также не имеют возможности формирования воздействия на ОИ, а позволяют производить коммутацию датчиков и измерительных каналов с помощью программно-управляемых электронных коммутаций. Адаптивный эксперимент предполагает наличие ОС, посредством которой оператор имеет возможность влиять на ход эксперимента. Такими системами являются адаптивные системы сбора и обработки информации [например, системы для исследования радиационной стойкости микроэлектронных приборов на основе гетероструктур (в том числе ПЗС) с возможностью регулирования величины поглощенной дозы — подмножество С3], у которых ОС замыкается через оператора. Они позволяют не только производить измерения, но и корректировать ход радиофизического эксперимента по командам оператора. Наиболее высокоорганизованным из проводившихся радиофизических экспериментов является эксперимент с использованием системы, у которой имеется возможность гибкого, программно-управляемого воздействия на ОИ и адаптивной коррекции хода эксперимента в реальном масштабе времени. У данных систем (например, измерение дозовых зависимостей ПЗС и определение зарядового состояния использованных в них гетероструктур при изменяемых рабочих частотах — подмножество С4), имеющих программно44

управляемые аппаратные средства, предполагается текущий анализ получаемых сигналов и, при необходимости, перестройка или коррекция хода эксперимента без участия оператора. Такой эксперимент требует создания отдельного интеллектуального алгоритмического (программного) обеспечения, включающего БД, БЗ и соответствующие системы логических выводов. Только с их помощью можно получить информацию о радиофизических процессах с высоких степенью точности и достоверности. Состав АО В2 на третьем уровне иерархии представлен следующими подмножествами: B2 = C 5 ∪ C 6 ∪ C 7 ∪ C8 ∪ C 9 . АО этого уровня дает возможность обеспечения ввода-вывода всех сигналов в процессе взаимодействия ЭВМ с внешними устройствами (С5). Вводимые сигналы подвергаются предварительной обработке, с возможностью отображения, хранения и документирования (С6). В случае необходимости введенные в ЭВМ сигналы подвергаются более сложной обработке, включая АО интеллектуального уровня (С7). При формировании сложных измерительных цепей систем для радиофизических исследований возникает необходимость программно формировать или перестраивать ее конфигурацию с помощью электронных коммутаций, для чего служит соответствующий блок ПО (С8). Для обеспечения взаимодействия между блоками основного АО, обеспечения качества и надежности работы аппаратных средств систем для радиофизических исследований, взаимодействия АО с экспертом (оператором) требуется наличие или разработка блока сервисных (в т. ч. диспетчерских) программ (С9). В свою очередь подмножества Сi , образующие множество С, представлены соответствующими подмножествами функциональных звеньев систем на 4м уровне иерархии графа: B1 = C1 ∪ C 2 ∪ C 3 ∪ C 4 ⊃ ( D1, D 2, ..., D8) , B 2 = C 5 ∪ C 6 ∪ C 7 ∪ C 8 ∪ C 9 ⊃ ( D9, D10, ..., D19) .

45

Составными частями множества D являются функционально завершенные элементы систем, имеющие характеристики, представленные на следующем, пятом, уровне иерархии графа. При синтезе подобных систем для радиофизических исследований в любом случае требуются ЭВМ (подмножество D1). В случае синтеза компактной малогабаритной жесткой или транспортабельной (переносной) системы для научных исследований, вместо ЭВМ используется МП d11. При необходимости иметь гибкие программные средства обеспечения большей производительности, чем МП, используется ПЭВМ d12. Наиболее высокой производительностью, разветвлением, возможностью моделирования и управления самыми сложными процессами и объектами обладают большие и средние ЭВМ d13. В зависимости от специфики проводимого эксперимента, вычислительные средства могут включать все перечисленные их разновидности в разном сочетании и количестве. Таким образом, их возможные варианты представим подмножеством: D1 = {d1e | ⋅e = 1, .., 3} .

(2.1)

Связь вычислительных средств с внешними устройствами производится через устройства сопряжения (УС — подмножество D2). В компактных микропроцессорных системах, как правило, используются жесткие аппаратные УС d21. В настоящее время существует ряд стандартных УС модульного типа, таких, как систем КАМАК, FASTBUS, VME и др. d22 (описаны в гл. 1). Однако при создании адаптивных систем для радиофизических исследований требуются, по возможности, максимально гибкие средства сопряжения. В этом случае все большее распространение получают гибкие, адаптивные одноплатные УС d23, доступные для разработки и изготовления в лабораторных условиях (см. гл. 5). Поэтому подмножество имеющихся в нашем случае УС представим так: D 2 = {d 2 f | ⋅ f = 1, ... , 3}.

(2.2)

Для любой АСРФИ обязательным является наличие АЦП (подмножество D3), характеристики которого в значительной степени определяют характеристики всей системы. В нашем случае наиболее скоростными АЦП, для которых 46

еще возможна реализация ввода аналогового сигнала в ЭВМ с максимальной скоростью в режиме реального времени (при использовании ЭВМ класса IBM), являются АЦП d31 (поразрядного кодирования, с кварцованным периодом дискретизации, имеющий 12 разрядов, fпрmax = 500 кГц, Uвх = ± 0,5 В, ± 5 В, с возможностью работы в однополярном режиме) и d32 (комбинированный, с наращиваемым числом разрядов до 16 и более, fпрmax — до 1 МГц, Uвх = ± 4,5В). При наличии сверхбыстрых сигналов требуется сверхскоростной АЦП d33 (в

нашем

случае

—

АЦП

в

стандарте

КАМАК,

8-разрядный,

fпрmax = 50 МГц, Uвх = 1,016; 2,032; 4,064; 8,128 В). Для оцифровки речевой информации использовались специализированные модульные платы типа SOUNDBLASTER, имеющие в своем составе АЦП (в нашем случае d34 — двухканальный АЦП, имеющий 20 разрядов, fпрmax = 44 кГц, Uвх = ±0,5 В). Они также могут использоваться и при разработке других систем. Если оцифровываемый сигнал низкочастотный, имеющий в своем спектре верхнюю граничную частоту не более единиц килогерц, то уместна минимизация его аппаратного обеспечения путем реализации отдельных его компонент в алгоритмическом (программном) исполнении (ГТИ, счетчики и др.), что существенно снижает влияние шумов от работающих логических элементов (в нашем случае d35 — полуалгоритмический АЦП, имеющий fпрmax = 40 кГц, 12 разрядов, Uвх = 0 ± 5 В). Таким образом, подмножество АЦП в нашем случае имеет вид: D3 = {d 3 g | ⋅ g = 1, ..., 5}.

(2.3)

При измерении сигналов от датчиков, как правило, возникает необходимость промежуточных измерительных преобразований аналоговых сигналов (ПрИП, подмножество D4). В нашем случае такие преобразования выполняют нормализатор d41, УВХ d42, АМ d43. Поэтому в данном случае подмножество ПрИП D 4 = {d 4 h | ⋅h = 1,..,3}.

47

(2.4)

При организации вывода аналоговых сигналов из ЭВМ требуется производить цифроаналоговое преобразование с помощью ЦАП (подмножество D5). При этом быстродействия ЦАП, большего, чем быстродействие самой ЭВМ, не требуется. Для ЦАП наиболее важными характеристиками являются точность преобразования и разрешающая способность. Высокоточные ЦАП d51 используются при формировании управляющего воздействия на ОИ, для управления характеристиками приборов с зарядовой связью и т. д. Там, где этого не требуется, используется ЦАП общего применения с характеристиками среднего класса d52 (например, при формировании развертки регистрирующих устройств, для управления механикой и т. д.). Таким образом, подмножество ЦАП: D5 = {d 5 k | ⋅k = 1,2} .

(2.5)

Устройства обмена кодовой информацией (подмножество D6) обеспечивают возможность функциональной и структурной перестройки системы для научных исследований. Это требует наличия возможности коммутаций каналов, выдачи стартстопных сигналов, приема сигналов контроля состояний приборов и узлов системы. В данном случае все управляющие коды формируются в виде логических сигналов и хранятся на РгВв—Выв. Пусть РгВв — d61, а РгВыв — d62, тогда подмножество устройств обмена цифровой информацией: D6 = {d 61 | ⋅l = 1,2}.

(2.6)

Элементами, обязательно присутствующими во всех системах для экспериментальных исследований, являются ПИП (подмножество D7). Их выбор полностью определяется изучаемыми свойствами ОИ (в нашем случае — свойствами гетероструктур и ПЗС) и измеряемыми характеристиками. Для этого в качестве ПИП использовались как ЭУ, выполняющие функции ПИП (ВЧВФХ d71, НЧВФХ d72, ИРЕ d73, ТСП d74, ТСД d75, СВЧ d76, ПЗС d77), так и датчики как конструктивно обособленные ПИП (термопара d78 и микрофон d79). Подмножество ПИП в нашем случае:

D7 = {d 7 m | ⋅m = 1,...,9}.

(2.7)

Для обеспечения работы вышеперечисленных аппаратных средств в составе систем для радиофизических исследований требуется соответствующее 48

АО (ПО). Блок АО ввода информации (подмножество D8) должен обеспечивать ввод как аналоговых d81, так и цифровых сигналов d82. При этом: D8 = {d 8 n | ⋅n = 1,2}.

(2.8)

АО вывода сигналов (подмножество D9) должно обеспечить соответственно вывод аналоговых d91 и цифровых d92 сигналов. При этом: D9 = {d 9 p | ⋅ p = 1,2}.

(2.9)

При вводе аналоговых сигналов от ПИП в ЭВМ возникает необходимость предварительной цифровой обработки (подмножество D10). Это может быть оптимизация периода дискретизации с целью исключения эффекта наложения спектров и большой избыточности информации d101, цифровая фильтрация d102, взвешивание временными окнами перед последующим спектральным анализом d103. В этом случае:

D10 = {d10 q | ⋅q = 1,...,3}.

(2.10)

Введенный в ЭВМ сигнал может быть выведен на монитор компьютера с помощью соответствующего АО (подмножество D11). Вывод алфавитноцифровой информации d111 предполагает выдачу сообщений в виде текстов, цифр, таблиц. Вывод графической информации d112 требует формирования соответствующей системы координат. Может также потребоваться вывод смешанной информации d113. В этом случае D11 = {d11r | ⋅r = 1, ..., 3}.

(2.11)

Введенные и обработанные сигналы в любом случае требуют хранения с возможностью документирования (подмножество D12). Этот блок содержит АО занесения информации в память ЭВМ d121 и АО вывода информации на регистрирующие устройства (принтер, плоттер и т. д.) d122 :

D12 = {d12 s | ⋅s = 1,2}.

(2.12)

АО традиционного математического обеспечения (подмножество D13) предполагает обработку введенных сигналов с использованием известных формул, соотношений d131 и известные математические методы d132:

D13 = {d13t | ⋅t = 1,2} . 49

(2.13)

АО интеллектуальной обработки сигналов (подмножество D14) предполагает наличие возможности распознавания образов d141, принятия решений d142, создание самообучающихся программ d143, экспертных систем и формирование БД и БЗ d145. В этом случае: D14 = {d14u | ⋅u = 1, ... ,4}.

(2.14)

Как было сказано выше, возможность функциональной и структурной перестройки адаптивных систем в процессе эксперимента предполагает наличие коммутаций. Блок алгоритмов управления коммутациями (подмножество D15) включает в себя ПО управления коммутациями, определяющими структуру СРФИ d151 и ПО управления коммутациями, обеспечивающими функциональную перестройку параметров отдельных узлов и блоков СРФИ d152: D15 = {d15 v | ⋅v = 1,2}.

(2.15)

В случае необходимости формирования определенного воздействия на ОИ предполагается наличие соответствующего блока алгоритмов (подмножество D16). ПО вывода аналоговых сигналов d161 обеспечивает их формирование и выдачу через ЦАП. При необходимости формирования стартстопных, релейных и других дискретных сигналов задействуется ПО формирования цифровых управляющих сигналов d162. Данное подмножество определим так:

D16 = {d16 w | ⋅w = 1,2}.

(2.16)

При организации экспериментов с применением логической обработки текущей информации от датчиков и анализом БД и БЗ с принятием решений в процессе эксперимента требуется АО интеллектуальной обработки и управления (подмножество D17). В нашем случае оно предполагает наличие ПО формирования закона управления d171 и ПО анализа текущей измерительной информации и принятия решений d172. Данное подмножество: D17 = {d17 x | ⋅x = 1,2}.

(2.17)

В процессе функционирования любой сложной СРФИ всегда желательно иметь возможность контроля ее параметров. В связи с этим необходимо иметь соответствующий блок АО (подмножество D18), реализацию которого опреде50

ляют ПО метрологического контроля d181 и ПО функциональной диагностики d182. Данное подмножество:

D18 = {d18 y | ⋅ y = 1,2}.

(2.18)

Разработка сложных систем с применением ЭВМ предполагает и наличие сложного АО, поэтому оно имеет модульную структуру, а для организации взаимодействия между программными блоками используются диспетчерские программы (подмножество D19). В их состав входят программный диспетчер ввода-вывода d191, диспетчер вывода управляющих сигналов d192, диспетчер диагностики d193, диспетчер метрологического обеспечения d194. Поэтому данное подмножество имеет вид: D19 = {d19 z | ⋅ z = 1,...,4}.

(2.19)

Такая классификация функциональных возможностей адаптивных систем представляется наиболее удобной для практической реализации новых АСРФИ, на основе имеющегося (выше приведенного) функционального ресурса (четвертый уровень графа на рис. 2.1), требующих гибкости измерительных цепей с возможностью логических преобразований при помощи ЭВМ. При этом полный набор функциональных элементов гипотетической АСРФИ можно представить декартовым произведением X: X = A× B ×C × D , где множества:

А ≡ А;B = B1 ∪ B2;

C = С1 ∪ C2 ∪ C3 ∪ C4;

D = D1 ∪ D2 ∪ D3 ∪ ... ∪ D19. Элементы множества D обладают свойствами доменов, поэтому функциональный состав всех систем для радиофизических исследований, которые можно синтезировать в пределах возможностей, определяемых графом на рис. 2.1, уместно представить соответствующими отношениями на множествах доменов D1, D2, ... , Dμ (в нашем случае — μ = 19). Отношение R на указанных множествах (не обязательно разных) есть некоторое множество μ-арных кортежей, таких, что d1e принадлежит D1, d2f принадлежит D2 и т. д. [обозначение

51

переменных такое же, как для соответствующих подмножеств (2.1) — (2.19)]. То есть

R ⊇ D1 × D 2 × D3 × ... × D19 ,

(2.20)

где

D1 = {d11 ,d12 ,..., d1e ,..., d1b1} ⎫ D 2 = d 21 ,d 22 ,..., d 2 f ,..., d 2 b2 ⎪⎪ ⎬. .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ . ⎪ D19 = {d191 ,d192 ,..., d19z ,..., d19b19 }⎪⎭

{

}

(2.21)

Из анализа состава ФМ и их характеристик видно, что на основе приведенных множеств можно сформировать избыточный функциональный ресурс, т.е. ресурс ФМ, характеристики которых обладают возможностью изменения в определенных пределах. Это является обязательным условием для формирования измерительных структур с возможностью их оптимизации в соответствии с требованиями радиофизического эксперимента. Имея избыточный функциональный ресурс и требования реализуемого радиофизического эксперимента, можно синтезировать соответствующую адаптивную систему для радиофизических исследований, структурная схема которой является разновидностью схемы, приведенной на рис. 1.7. Однако для того, чтобы иметь возможность гибкой перестройки структуры АСРФИ, следует обеспечить логическую управляемость комбинированием ФМ имеющегося функционального ресурса и их характеристиками, для чего требуется соответствующий алгоритм. 2.2. Логические цепи управления характеристиками адаптивной системы для радиофизических исследований Структурная схема алгоритма, обеспечивающего доступ к ФМ имеющегося функционального ресурса, разработана на основе данных, полученных в п. 2.1, и приведена на рис. 2.2. В нем заложена возможность доступа к имеющимся функциональным звеньям систем для радиофизических исследований. Однако для обеспечения возможности формирования и перестройки измерительных цепей АСРФИ с использованием АО произведем формализацию его блочной структуры следующим образом.

52

Будем считать, что любой алгоритм это функция от элементарных действий и вспомогательных символов. Его логическая схема представляется конечной

строчкой

из

символов

операторов

(в

Ai

нашем

случае

i = 1, ..., 54 — рис. 2.2), определяющих соответствующие операции, логических условий pj (в нашем случае j = 1, ..., 58), левых

⎣

и правых

j

⎦

полускобок. При-

j

чем если pj = 1 (соответствует логическому «да»), то выполняется действие, определяемое символом, стоящим правее левой полускобки, если р = 0 (соответствует логическому «нет»), то действие определяет символ, стоящий правее правой полускобки. Доступ к ФМ СРФИ (оператор А1, обозначение блоков здесь и далее по рис. 2.2) предполагает прежде всего наличие соответствующих аппаратных средств (по условию р1 = 1). Так, варианты описанных выше одноканальных СРФИ определяются условием р2 = 1. Для компактной быстродействующей СРФИ с жестко программируемой логикой, выбор вычислительных средств определяется условиями р3 = 1, р4 = 1 и оператором А2, предполагающим выбор требуемого МП d11 (обозначения в соответствии с графом на рис. 2.1) согласно подалгоритму (здесь и далее фрагменты алгоритма, представленного на рис. 2.2). А1р1 р2 р3 р4 А2 ⎣ 1

⎣ 2

⎣ 3

⎣ 4

⎦ ⎦ ⎦ ⎦ 1

2

3

.

(2.22)

4

Для СРФИ с возможностью гибкого программирования в аппаратном и алгоритмическом обеспечении, вычислительные средства средней производительности и наличие разветвления по выходу определяется условиями р4 = 0, р5 = 1 и оператором А3, по которому выбирается ЭВМ d12 (в нашем случае — типа IBM) с требуемыми характеристиками (объемом памяти, быстродействием и т. д.).

53

В данном случае алгоритм выбора ЭВМ имеет вид: А1р1 р2 р3 р4 ⎣

⎣

1

⎣

2

3

р5 А3

⎣ ⎦ 4

⎣

4

5

⎦ ⎦ ⎦ ⎦ 1

2

3

.

(2.23)

5

В случае организации очень сложных экспериментов, требующих моделирования реальных условий, интеллектуализации алгоритмов обработки сигналов, возможностей ПЭВМ может быть недостаточно, и могут потребоваться вычислительные средства с высокой` производительностью. В этом случае выбираются

большие

(мини-)

ЭВМ

d13

с

или

соответствующими

средние

возможностями,

согласно

алгоритму: А1р1 р2 р3 р4 ⎣

⎣

1

⎣

2

3

⎣ ⎦ 4

р5

⎣ ⎦

4

5

р6

5

⎣ ⎦ 6

р7 А4 ⎣

6

7

.

⎦ ⎦ ⎦ ⎦ 1

2

3

(2.24)

7

Многоканальные адаптивные системы для экспериментальных исследований, у которых количество ПИП может быть от единиц до нескольких сотен и тысяч (условие р8 = 1), представляют собой разновидность компьютерной системы сбора и обработки информации. Для них характерным является обязательное наличие коммутаций или мультиплексирования в аппаратной части. Алгоритм выбора вычислительных средств в этом случае имеет вид: А1р1 р2 ηА1 р3 ⎣

⎣

1

2

р4 А2

⎣ ⎣ 3

⎣

6

4

р5

⎦

4

⎣

А3

5

⎦

р6

3

⎦ ⎦ 5

р7 А4 ⎣

6

7

р8 А 5

⎦

⎣

2

8

⎦ ⎦ ⎦ 1

7

, (2.25)

8

где η — обнуляющий оператор. Адаптивные системы сбора и обработки информации (выбираются по условию р9 = 1) заведомо должны быть гибкими, так как предполагаются различные варианты логической и программной реализации с участием оператора (или эксперта) в цепи обратной связи. У таких систем должна иметься возможность ввода-вывода информации (как аналоговой, так и цифровой) относительно ЭВМ, однако выдача управляющих сигналов производится по заранее заданному алгоритму (решение принимает эксперт). Возможные варианты выбора ЭВМ в такой системе определяются алгоритмом: А1р1 р2 ηА1 р3 ⎣ 1

⎣ 2

⎣ ⎣ 3

6

р4 А2 р5 А3 ⎣ 4

⎦

4

⎣ 5

⎦ ⎦ 3

9

54

р6

⎦ ⎦ 5

6

р7 А4 р8 ηА5 р9 ⎣ 7

⎦

2

⎣ 8

⎦ 8

⎦ ⎦ ⎦ 1

7

9

. (2.26)

Наивысшую организацию в нашем случае имеют системы с гибким (интеллектуальным) воздействием на ОИ (определяются оператором А6). Такие системы должны обладать свойствами адаптивности к изменяющимся (иногда непредвиденно) условиям текущего эксперимента. Алгоритм выбора ЭВМ для них такой же, как в предыдущем случае. Выбор соответствующих средств сопряжения (СС) производится по оператору А7. СС с жесткой логикой d21 (условие р10 = 1) выбираются согласно алгоритму: А1р1 р2 р3 ⎣ 1

⎣ 2

⎣ ⎣ 3

р4 А2 ⎣

6

А7 р10 р11 А8 ⎣

⎣

10

⎦

4

11

р5 А3 ⎣

4

5

1 0

9

3

р7 А4

⎦ ⎦ 5

⎣

6

7

⎦

р8 А5 ⎣

2

8

р9

⎦ 8

⎦

А6

9

⎦

7

.

⎦ ⎦ ⎦ 1

р6

⎣ ⎦

(2.27)

1 1

Стандартные модульные СС d22 (в нашем случае — КАМАК) выбираются согласно следующему алгоритму: А1р1 р2 р3 ⎣ 1

⎣ 2

⎣ ⎣ 3

А7 р10

⎣

6

4

⎦

⎣

13

р5 А3 ⎣

4

р11 ηА8

⎣ ⎣

10

р4 А2

11

5

⎦

р6

⎣ ⎦ 9

3

р12 А9 ⎣

1 1

5

1 0

⎣

6

р13

⎦

12

р7 А4

⎦ ⎦

7

1 2

р8 А5 ⎣

2

8

р9

⎦ 8

⎦

А6

9

⎦

7

.

⎦ ⎦ ⎦ 1

⎦

(2.28)

1 3

Гибкие, адаптивные, одноплатные СС d23 выбираются по алгоритму: А1р1 р2 р3 ⎣ 1

⎣ 2

⎣ ⎣ 3

А7 р10

⎣ 4

⎦

⎣

13

р5 А3 ⎣

4

р11 ηА8

⎣ ⎣

10

р4 А2

6

11

5

⎦

⎣ ⎦ 9

р12 ηА9 ⎣

1 1

р6

3

12

⎦ ⎦ 5

⎦

р7 А4 ⎣

6

р13

1 0

7

р8 А5 ⎣

2

8

р14 А10

⎦ ⎦

1 2

⎦

⎣

1 3

14

8

⎦

А6

9

⎦

7

.

⎦ ⎦ 1

р9

⎦

(2.29)

1 4

Выбор АЦП с прецизионным периодом оцифровки d31 производится согласно алгоритму: А1р1 р2 р3 ⎣ 1

⎣ 2

А7р10

3

⎣ ⎣

10

А13

⎦

1 6

⎣ ⎣

13

р4 А2 ⎣

6

4

11

17

⎣ 5

р12 А9

⎦

р18

1 7

⎣ ⎦ 9

⎦

1 1

А14 р17 А15 ⎣

р5 А3

4

р11 А8 ⎣

⎦

⎣

12

3

р13

⎦

1 0

⎣ ⎦ ⎦

18

1 8

р6

5

,

⎦

р8 А5

р14 А10

⎦

А11р15 А12

6

⎦ ⎦

1 2

⎣

⎦ ⎦

1 3

р7 А4 7

⎣

14

2

1 4

⎣ 8

⎦

р9

8

⎣

15

⎦

А6

⎦

р16

9

⎦

7

1 5

⎣

16

(2.30)

1

а АЦП с наращиваемым числом разрядов d32 соответственно по алгоритму:

55

А1р1 р2 р3 ⎣ 1

⎣ 2

А7р10

3

А13

⎦

⎣

6

4

⎣

13

11

А14 р17

1 6

р5 А3

⎦

⎣

4

р11 А8

⎣ ⎣

10

р4 А2

⎣ ⎣

5

⎣

12

ηА15

⎣

9

р12 А9

⎦

1 1

⎦

⎦

3

⎦ ⎦ 5

р13

1 0

⎣

18

1 8

р8 А5

⎦

А11р15 А12

7

⎣

14

8

р9

⎦ 8

⎦

А6

⎦

р16

9

⎣

1 4

15

⎦

7

1 5

.

⎣ ⎦ ⎦ 1 9

⎣

2

р14 А10

19

⎦

⎣

1 3

р19

⎦

р7 А4

6

⎦ ⎦

1 2

р18 А16

1 7

1 7

р6

⎣ ⎦

⎣

16

(2.31)

1

В случае использования АЦП в составе специализированного модуля SOUNDBLASTER d34 его выбор производится согласно алгоритму: А1р1 р2 р3 ⎣ 1

⎣ 2

А7р10

3

А13

⎦

⎣

6

4

⎣

13

11

⎣ 5

⎣

1 1

⎣

17

12

⎦

3

1 0

⎣

р7 А4

⎦

р8 А5

р14 А10

⎦

А11р15 А12

6

⎦ ⎦

1 2

18

⎣

⎦ ⎦ 5

р13

р18 ηА16

⎦

1 7

р6

⎣ ⎦ 9

р12 А9

⎦

А14р17 ηА15

1 6

р5 А3

⎦

4

р11 А8

⎣ ⎣

10

р4 А2

⎣ ⎣

7

2

⎣

1 3

14

⎣

⎣

19

8

20

⎦

р9

8

15

⎦ ⎦ ⎦

1 9

2 0

⎦

А6

⎦

р16

9

⎣

1 4

р19 р20 А17

⎦

1 8

⎣

⎦

7

1 5

⎣

16

. (2.32)

1

При необходимости использования АЦП с минимизированной аппаратной частью (полуалгоритмический) его выбор определяется алгоритмом: А1р1 р2 р3 ⎣ 1

⎣ 2

А7р10

3

А13

⎦

⎣

6

4

⎣

13

11

р22

⎣

12

⎦

⎦

3

⎦ ⎦ 5

р13

1 0

⎣

18

р7 А4

р8 А5

⎦

А11р15 А12

7

⎣

2

р14 А10 ⎣

1 3

⎦

⎣

6

⎦ ⎦

1 2

р18 ηА16

1 7

р6

⎣ ⎦ 9

р12 А9

17

2 2

5

⎦

⎣

14

8

⎣

1 8

⎣

19

20

р9

8

15

⎦

А6

⎦

р16

⎦

7

1 5

р21 А18 ⎣

2 0

⎦ 9

⎣

1 4

р19 р20 ηА17

⎦

⎦

21

⎣

16

⎦ ⎦

1 9

2 1

.

⎣ ⎦ ⎦

22

⎣

1 1

А14р17 ηА15

1 6

р5 А3

⎦

4

р11 А8

⎣ ⎣

10

р4 А2

⎣ ⎣

(2.33)

1

При необходимости оцифровки сверхбыстрых процессов, используется сверхскоростной АЦП d33 в стандарте КАМАК и выбирается согласно алгоритму: А1р1 р2 р3 ⎣ 1

⎣ 2

А7р10

3

⎣ ⎣

10

А13

⎣ ⎣

⎣ 4

⎣

11

А14р17 А15

⎦

р23

⎣

17

2 3

⎣ 5

⎣ ⎦ 9

р12 А9

⎦

р18 ηА16

1 7

⎣ ⎦ ⎦

23

р5 А3

⎦

1 1

⎦

2 2

⎦

4

р11 А8

13

1 6

А19

р4 А2

6

⎣

12

⎣

18

⎦

р6

3

5

р13

1 0

⎦

.

р7 А4

1 3

⎣

р8 А5

⎦

А11р15 А12

7

2

р14 А10 ⎣

14

р19 р20 А17 19

⎦

⎣

6

⎦ ⎦

1 2

1 8

⎦ ⎦

⎣

20

⎣ 8

2 0

р9

8

15

р21 А18 ⎣

21

⎦

А6

⎦

р16

9

⎣

1 4

⎦

⎦

⎦

7

1 5

⎦ ⎦

1 9

2 1

⎣

16

р22

⎣

22

(2.34)

1

56

Выбор требуемых ПрИП для разрабатываемых систем также определяется спецификой конкретного радиофизического эксперимента. Это могут быть нормализаторы d41, определяемые алгоритмом: А1р1 р2 р3 ⎣

⎣

1

2

3

А7р10 р16

4

р11 А8 ⎣

13

11

1 6

р5 А3

⎦

⎣

4

5

9

р12 А9

⎦

⎣

1 1

⎣ ⎦

12

⎦

р6

3

⎦ ⎦ 5

р13

1 0

⎦ ⎦

1 2

р7 А4 ⎣

6

7

р8 А5

⎦

А11р15 А12

⎣

2

р14 А10 ⎣

1 3

⎦

14

8

⎦

р9

8

А6

9

⎣

1 4

⎦

15

⎦

7

⎦

1 5

,

⎣ ⎦ ⎦

16

⎣

6

⎣ ⎣

10

р4 А2

⎣ ⎣

(2.35)

1

или УВХ d42, определяемые алгоритмом: А1р1 р2 р3 ⎣

⎣

1

2

3

А7р10 ⎦ ⎦

1 6

р4 А2 ⎣

6

4

р11 А8

⎣ ⎣

10

3

⎣ ⎣

⎣

13

11

р5 А3

⎦

⎣

4

5

9

р12 А9

⎦

⎣

1 1

⎣ ⎦

12

⎦

р6

3

5

р13

1 0

⎣

⎦

р8 А5

р14 А10

⎦

А11р15 ηА12

⎦ ⎦

⎦ ⎦

1 2

р7 А4

6

7

⎣

1 3

⎣

2

14

8

⎦

р9

8

⎦

⎣

1 4

А6

9

15

⎦

7

р16 А1

⎦

⎣

1 5

.

16

(2.36)

1

Если требуется вывод аналогового сигнала во внешние устройства, то используется ЦАП. ЦАП высокой разрешающей способности d51 выбирается согласно алгоритму: А1р1 р2 р3 ⎣ 1

⎣ 2

А7р10

3

р4 А2 ⎣

6

4

р11 А8

⎣ ⎣

10

А13

⎣ ⎣

⎣

13

11

⎣

9

р12 А9

⎦

р18 А16

⎣

12

р23 р24 А20

⎦

18

24

2 4

⎦

⎦ ⎦ 5

р13

р7 А4 ⎣

6

⎦ ⎦

1 2

7

⎣

14

⎣

р8 А5

⎦

А11р15 А12

⎣ 8

20

⎦

р9

8

⎣

21

⎦

А6

⎦

р16

9

15

р21 А18

2 0

⎦

⎣

1 4

⎣

19

⎦

2

р14 А10

1 3

р19 р20 А17

1 8

⎦ ⎦ ⎦ 2 3

р6

3

1 0

⎣

1 7

⎣

23

⎣ ⎦

⎦

⎦

⎣

17

2 2

5

1 1

А14р17 А15

А19

⎣

4

⎦

1 6

р5 А3

⎦

⎦

7

1 5

⎦ ⎦

1 9

⎣

16

р22

2 1

⎣

22

.

(2.37)

1

Если же к качеству аналогового сигнала высокие требования не предъявляются, то используется ЦАП общего применения d52, выбираемый согласно алгоритму: А1р1 р2 р3 ⎣ 1

⎣ 2

А7р10

3

⎣ 4

р11 А8 ⎣

13

11

р5 А3

⎦

⎣

4

5

⎦

р18 А16

⎣

12

⎦

р23 р24 ηА20

⎣

2 2

⎣

23

24

18

⎦

2 4

⎦

р6

3

⎦

⎦ ⎦ 5

р13

1 0

⎣

1 7

⎣

9

р12 А9

А14р17 А15 17

⎣ ⎦

⎦

1 1

⎦

1 6

А19

р4 А2

6

⎣ ⎣

10

А13

⎣ ⎣

⎦ ⎦

1 2

р7 А4 ⎣

6

7

⎣

14

⎣

р25 А21 ⎣

25

⎦

2 5

57

⎣

19

р26

20

2 6

⎦

2 0

⎣ ⎦ ⎦

26

⎦

А11р15 А12

⎣ 8

1

.

⎦

р9

8

15

р21 А18 ⎣

21

А6

⎦

р16

2 1

⎦

7

1 5

⎦ ⎦

1 9

⎦ 9

⎣

1 4

р19 р20 А17

1 8

р8 А5

2

р14 А10

1 3

⎦

р22

⎣

16

⎣

22

(2.38)

Выбор ПИП, в качестве которого используется термопара d76, производится в соответствии с алгоритмом: А1р1 р2 р3 ⎣ 1

⎣ 2

А7р10

⎣ ⎣ 3

А13

4

11

⎦

р18 А16

⎣

р23 р24 А20 ⎣

2 7

18

⎣

24

30

р13

7

⎣

14

⎣

⎣

⎣

2 5

р31 А26 ⎣

26

3 1

⎦

А11р15 А12

⎣ 8

⎣

⎣

2 3

21

⎦ ⎦

1 9

⎣

⎦

р16

⎦

7

28

⎣

16

р22

2 1

⎣

27

А6

1 5

р27 р28 А23

2 6

⎦ 9

15

2 0

⎦ ⎦

р9

8

р21 А18

⎦

⎦

⎣

22

р29

⎦

2 8

⎣

29

,

⎦ ⎦

31

р8 А5

1 4

20

р26 А22

⎦

⎦

2

р14 А10

1 3

19

⎣

⎦

⎣

р19 р20 А17

⎦

25

3 0

р7 А4

6

⎦ ⎦

1 2

р25 А21

⎦

5

1 8

2 4

⎣

2 9

⎦

⎦ ⎦

3

1 0

⎣

1 7

А25р30 А26

⎦ ⎦

9

12

р6

⎣ ⎦

р12 А9

⎦

⎣

17

23

5

⎦

А14р17 А15

2 2

⎣

1 1

⎦

А19

р5 А3

⎦

4

⎣

13

1 6

А24

⎣

р11 А8

⎣ ⎣

10

р4 А2

6

(2.39)

1

а выбор сложных ПИП, в качестве которых используются соответствующие ЭУ, производится согласно алгоритму: А1р1 р2 р3 ⎣ 1

⎣ 2

А7р10

⎣ ⎣ 3

А13

11

⎦

р18 А16

⎦

р23 р24 А20

17

⎦ ⎦ 2 7

⎣

12

⎣

24

18

⎣

30

⎦

25

⎦

р8 А5

р14 А10

⎦

А11р15 А12

7

⎣

1 3

⎣

14

⎦

⎣

2 5

⎣

31

20

р26 А22 26

⎦ ⎦ 3 1

8

⎦

⎦ ⎦ 2 3

р9

15

⎣

21

2 6

⎣

27

28

.

⎦

р16

⎦

7

⎣

16

р22

2 1

р27 р28 А23 ⎣

А6

1 5

⎦ ⎦

1 9

⎦ 9

⎣

р21 А18

2 0

⎦ 8

1 4

⎣

19

⎣

2

р19 р20 А17

⎦

р31 А27

3 0

р7 А4

6

⎦ ⎦

1 2

1 8

2 4

⎣

5

р13

р25 А21

⎦

А25 р30 А26

⎦

⎣

⎦ ⎦

3

1 0

⎣

1 7

2 9

9

р12 А9

1 1

⎣

23

5

р6

⎣ ⎦

⎦

А14р17 А15 ⎣

⎣

4

⎣

13

р5 А3

⎦

⎦

2 2

А24

4

р11 А8

1 6

А19

⎣

6

⎣ ⎣

10

р4 А2

⎣

22

⎦

р29

2 8

⎣

29

(2.40)

1

Выбор требуемых блоков АО в соответствии с данным алгоритмом производится следующим образом. АО ввода информации в ЭВМ предполагает обеспечение ввода аналоговой информации d81 и производится с помощью АО взаимодействия с АЦП. Доступ к нему в банке данных определяется алгоритмом: А1р1 η ⎣ 1

⎦

А28А29р32 А30 ⎣

1

32

.

⎦

(2.41)

3 2

Ввод цифровой информации в ЭВМ предполагает наличие АО взаимодействия с РгВв d82, а доступ к нему определяется алгоритмом: А1р1 η ⎣ 1

⎦ 1

А28А29 р32 ηА30 ⎣

32

58

⎦

3 2

р33 А31 ⎣

33

⎦

3 3

р34

⎣ ⎦

34

3 4

.

(2.42)

Если требуется ввод и цифровой, и аналоговой информации в ЭВМ, то в (2.42) η при А30 отсутствует. При выводе аналоговой информации требуется АО взаимодействия ЭВМ с ЦАП d91, определяемое согласно алгоритму: А1р1 η ⎣ 1

⎦

А28А29р32 А30 ⎣

1

32

р33 А31

⎦

⎣

3 2

33

р34 р35 А32

⎦

⎣

3 3

⎣

34

35

.

⎦ ⎦ 3 5

(2.43)

3 4

Если требуется вывод цифровых кодов из ЭВМ во внешние устройства, то делается это с помощью АО взаимодействия с РгВыв d92 согласно алгоритму: А1р1 η А28А29р32 А30 р33 А31 р34 р35 ηА32 р36 А33 ⎣

⎦

1

⎣

1

⎦

32

⎣

3 2

⎦

33

⎣

3 3

⎣

34

35

⎦

3 5

⎣

36

⎦ ⎦

3 4

.(2.44)

3 6

При наличии необходимости вывода и аналоговой, и цифровой информации из ЭВМ в (2.44) оператор η при А32 отсутствует. Блоки АО вывода информации на монитор обеспечивают вывод алфавитно-цифровой информации с помощью АО текстов и цифровых данных d111, графической информации d112, а также смешанной информации d113. Их наличие определяется алгоритмом: А1р1 η ⎣ 1

А28А29р32 А30

⎦

⎣

1

32

р37 А35 ⎣

37

⎦

р33 А31 ⎣

3 2

р38 А36 ⎣

3 7

⎦

38

33

⎦

р34 р35 А32 ⎣

3 3

⎣

34

35

⎦

3 5

р36 А33 ⎣

36

⎦ ⎦

3 4

А34

3 6

.(2.45)

⎦

3 8

АО хранения введенной и обработанной информации составляют блок взаимодействия с памятью d121 и блок вывода информации на регистрирующее устройство d122, которые обеспечиваются алгоритмом: А1р1 η ⎣ 1

⎦

А28А29р32 А30 ⎣

1

32

А34р37 А35 ⎣

37

⎦

3 7

⎦

р33 А31 ⎣

3 2

р38 А36 ⎣

38

33

⎦

3 8

⎦

р34 р35 А32 ⎣

3 3

р39 А37 ⎣

39

⎣

34

⎦

3 9

35

р40 А38 ⎣

40

⎦

3 5

⎦

.

р36 А33 ⎣

36

⎦ ⎦

3 4

3 6

(2.46)

4 0

При обработке сигналов в радиофизическом эксперименте наиболее широко используются традиционные математические соотношения, формулы, методы. В случае интеллектуализации РФЭ возникает необходимость разработки интеллектуального АО, которое в нашем случае предполагает решение задач по распознаванию вводимых в ЭВМ сигналов, принятию решений об управляющем воздействии на ОИ, созданию экспертных систем, самообучающихся программ и т.д. Наличие в составе адаптивной системы для радиофизических исследований любого из указанных АО (элементы подмножеств D13, D14) задается алгоритмом:

59

А1р1 η ⎣ 1

А28А29р32 А30

⎦

⎣

1

32

А34р37 А35 ⎣

37

А40

⎦

⎦

р33 А31 ⎣

3 2

33

р38 А36 ⎣

3 7

38

⎦

⎦

р34 р35 А32 ⎣

3 3

р39 А37 ⎣

3 8

⎣

34

39

⎦

35

р40 А38 ⎣

3 9

40

⎦

р36 А33 ⎣

3 5

⎦

36

р41 А39 ⎣

4 0

41

⎦ ⎦

3 4

⎦

3 6

р42

4 1

⎣

42

(2.47)

⎦

4 2

Для управления коммутациями, определяющими структурные d151 и функциональные d152 характеристики АСРФИ, перестройки ее отдельных звеньев и блоков требуются соответствующее АО. Алгоритм, определяющий их наличие в структуре АСРФИ, имеет вид: А1р1 η ⎣ 1

А28А29р32 А30

⎦

⎣

1

32

А34р37 А35 ⎣

37

⎦

⎣

⎣

43

44

р33 А31 ⎣

33

р38 А36 ⎣

3 7

р43 р44 А41

⎦

3 2

38

⎦

⎦

⎣

45

р34 р35 А32 ⎣

3 3

⎣

39

⎦

35

р40 А38 ⎣

3 9

40

⎦

р36 А33 ⎣

3 5

⎦

36

р41 А39 ⎣

4 0

41

⎦ ⎦

3 4

⎦

3 6

р42 А40 ⎣

4 1

42

.

⎦ ⎦ 4 5

⎣

34

р39 А37

3 8

р45 А42

4 4

⎦

⎦

4 2

(2.48)

4 3

В зависимости от того, требуется логический анализ текущих сигналов от ПИП или нет, управление воздействием может быть интеллектуальным или нет. В первом случае требуется АО анализа текущих сигналов и принятия решений во взаимодействии с алгоритмическими блоками формирования аналоговых и цифровых управляющих сигналов (используются элементы подмножества D17). Во втором случае, при необходимости, задействуются только алгоритмические блоки А45, А46 (используются элементы подмножества D16). При этом алгоритм, определяющий любую из указанных ситуаций, следующий:

А1р1 η ⎣ 1

⎦

А28А29р32 А30 ⎣

1

32

А34р37 А35 ⎣

37

⎦

3 7

⎦

р33 А31 ⎣

3 2

р38 А36 ⎣

38

33

⎦

3 8

⎦

р34 р35 А32 ⎣

3 3

р39 А37 ⎣

39

60

⎣

34

⎦

3 9

35

р40 А38 ⎣

40

⎦

р36 А33 ⎣

3 5

⎦

4 0

36

р41 А39 ⎣

41

⎦ ⎦

3 4

⎦

4 1

3 6

р42 А40 ⎣

42

⎦

4 2

р43 р44 А41 ⎣

⎣

43

⎣

44

А46

49

р45 А42 ⎣

4 4

45

р46 р47 А43А44

⎦ ⎦ 4 5

⎣

4 3

⎣

46

⎦

47

р48 А45 ⎣

4 7

48

р49

⎦

4 8

.

⎦ ⎦ 4 9

⎦

(2.49)

4 6

Организация метрологического d181 и функционального d182 контроля (включая анализ сбоев в системе) производится с использованием соответствующих АО, определяемых алгоритмом: А1р1 η ⎣ 1

А28А29р32 А30

⎦

⎣

1

32

А34р37 А35 ⎣

37

⎣

38

⎣

⎣

44

А46

49

р45 А42 ⎣

45

⎣

51

⎣

35

⎣

3 9

40

⎣

4 3

41

⎦

⎣

52

3 6

р42 А40

⎦

⎣

4 1

р48 А45 ⎣

4 7

⎦ ⎦

3 4

⎣

4 0

47

р52 А48

5 1

36

р41 А39

⎦

⎣

46

⎣

3 5

р40 А38

⎦

р36 А33

⎦

р46 р47 А43А44

⎦ ⎦ ⎦

⎣

34

39

4 5

⎣

50

⎣

р39 А37

⎦

р50 р51 А47

4 6

р34 р35 А32

3 3

3 8

4 4

⎦ ⎦ 4 9

⎦

⎦

33

р38 А36

⎦

р43 р44 А41 ⎣

⎣

3 2

3 7

43

р33 А31

⎦

48

4 2

р49

⎦

4 8

(2.50)

⎦ ⎦

5 0

⎦

42

5 2

В состав диспетчерских программ входят программный диспетчер вводавывода d191, диспетчер вывода управляющих сигналов d192, диспетчер диагностики d193, диспетчер метрологического обеспечения d194. Алгоритм, предусматривающий выбор любого из указанных АО, имеет вид: А1р1 η ⎣ 1

А28А29р32 А30

⎦

⎣

1

А34р37 А35 ⎣

37

⎣

38

⎣

⎣

44

А46

49

р56 А51 ⎣

56

р45 А42 ⎣

45

⎣

51

р57 А52

⎦

⎣

5 6

⎣

57

⎦

39

⎦

⎣

40

⎣

⎦

47

р52 А48 ⎣

52

р58 А53 ⎣

58

41

⎣

р48 А45 ⎣

48

⎣

53

р42 А40

⎦

⎣

4 1

р53 р54 А49

5 2

3 6

54

42

⎦

4 2

р49

⎦

4 8

р55 А50

⎦

⎣

5 4

55

⎦

5 5

.

⎦ ⎦

5 8

⎣

⎦

⎦ ⎦

3 4

р41 А39

4 7

⎦ ⎦

5 0

⎣

36

4 0

⎣

46

р36 А33

⎦

3 5

р40 А38

⎦

3 9

4 3

5 1

5 7

⎣

35

р46 р47 А43А44

⎦ ⎦ 4 5

⎣

50

⎣

34

р39 А37

⎦

р50 р51 А47

4 6

р34 р35 А32

3 3

3 8

4 4

⎦ ⎦ 4 9

⎦

⎦

33

р38 А36

⎦

р43 р44 А41 ⎣

⎣

3 2

3 7

43

р33 А31

⎦

32

(2.51)

5 3

С учетом вышеизложенного общий алгоритм доступа к элементам ФР будет иметь вид: А1р1 р2 р3 ⎣ 1

⎣ 2

А7р10

3

⎣ ⎣

10

А13

⎦

1 6

⎣ ⎣

р4 А2 ⎣

6

4

р11 А8 ⎣

13

11

А14р17 А15 ⎣

17

⎦

4

р5 А3 ⎣ 5

⎣ ⎦ 9

⎦

р12 А9

⎦

р18 А16

1 1

1 7

⎣

12

⎣

18

⎦

3

р13

1 0

⎦

р6

⎣

⎦

р8 А5

р14 А10

⎦

А11р15 А12

⎦ ⎦ 5

6

⎦ ⎦

1 2

р7 А4 7

14

р19 р20 А17

1 8

61

⎣

19

2

⎣

1 3

⎣

20

⎣ 8

2 0

р9

8

15

р21 А18 ⎣

21

А6

⎦

р16

2 1

⎦

7

1 5

⎦ ⎦

1 9

⎦ 9

⎣

1 4

⎦

⎦

р22

⎣

16

⎣

22

А19

⎦

р23 р24 А20 ⎣

2 2

А24

2 7

⎣

А32

А38

⎦

30

р36 А33 ⎣

36

р41 А39 ⎣

4 0

А43А44

41

⎦

⎣

р54 А49 ⎣

⎦

5 4

⎣

⎣

⎣

37

⎦

⎣

⎣

⎦ ⎦ 4 9

р56 А51 ⎣

56

⎣

32

р38 А36 ⎣

38

4 6

⎦

5 6

⎣

44

⎦

⎣

р57 А52 ⎣

57

⎦

⎣

⎣

р45 А42

2 8

33

39

⎦

р40

3 9

⎦

р52 А48

⎦

р58 А53

5 7

5 1

⎣

58

⎣

5 3

46

⎦ ⎦

5 0

⎦ ⎦

⎣

34

⎣

⎣

4 3

52

р34 р35

р46 р47

⎣

51

4 5

⎦

40

⎦ ⎦

45

⎣

29

3 3

⎣

4 4

р29

⎦

р33 А31

р39 А37

р50 р51 А47 50

28

3 2

3 8

⎦

⎣

27

А28А29р32 А30

3 7

43

⎣

2 6

1

⎦

р27 р28 А23

⎦ ⎦ 2 3

р43 р44 А41

4 2

49

5 5

⎦ ⎦ 3 1

р49 А46 ⎦

⎣

26

А34р37 А35

⎣

р55 А50

р26 А22

2 5

31

42

⎦

⎦

р31 А27

3 6

4 8

55

⎣

25

р42 А40

4 1

48

⎦

⎦ ⎦

3 4

⎦

р25 А21

3 0

р48 А45

4 7

54

⎦

2 4

⎣

2 9

3 5

⎦

24

А25р30 А26

⎦ ⎦

35

⎣

23

5 2

⎣

47

р53

⎣

53

А54. (2.52)

5 8

Логические структуры (2.22) — (2.51) являются фрагментами (2.52) и использованы нами для синтеза требуемых измерительных цепей адаптивной системы для радиофизических исследований (см. гл. 4). Изменение конфигурации АСРФИ с использованием приведенных логических структур производится заданием соответствующих значений pi («1» или «0»). При этом управление электронными коммутациями, имеющими аппаратно-программную реализацию, производится выполнением соответствующих программных операторов (POj) для всех операторов Aj, достигающих пятого (параметрического) уровня графа декомпозиции (см. п. 2.1). Связь операторов вышеприведенных логических структур с функциональными модулями, входящими в состав имеющегося функционального ресурса, осуществляется по схеме: A j → PO j → d j Согласно приведенной схеме, всем операторам Aj, достигающим пятого уровня графа декомпозиции (рис. 2.1), ставятся в однозначное соответствие ФМ dj имеющегося ФР, согласно алгоритму, представленному на рис. 2.2. Из сказанного также следует, что в рамках возможностей имеющегося ФР есть возможность выбора однотипных измерительных блоков с разными или изменяющимися характеристиками. Это позволяет в процессе синтеза измерительных структур адаптивных систем для радиофизических исследований варьировать их в определенных пределах и, следовательно, решать задачу их оптимизации. 62

Однако формирование конкретных измерительных цепей для радиофизических измерений, имеющих оптимальные характеристики и автоматизация их синтеза является отдельной задачей, о чем пойдет речь в гл. 3.

63

ГЛАВА 3 ФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ И

МЕТОД

СИНТЕЗА

РЕСУРС,

ЕГО

АДАПТИВНЫХ

СВОЙСТВА СИСТЕМ

ДЛЯ РАДИОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ 3.1. Обобщенные требования эксперимента и их формализация

Из приведенной в гл. 1 общей характеристики радиофизического эксперимента, основанной на литературных данных и опыте автора, следует, что требования, предъявляемые сложным РФЭ, проводимым с целью исследования ранее неизвестных свойств ОИ, поддаются систематизации. В общем случае при анализе требований РФЭ следует исходить из необходимости учета всех факторов, влияющих на свойства ОИ и, следовательно, предусмотреть возможность измерения всех радиофизических величин, определяющих эти факторы. В результате анализа требований конкретных РФЭ (в т. ч. для РФЭ, указанных в гл. 2), для решения поставленной задачи измерений радиофизических величин (РЗИЗ), прежде всего, производится выбор соответствующих, по возможности более информативных, методов определения требуемых РФВ (МОРФВk, где k — количество выбранных методов). Они предполагают наличие или создание экспериментальных установок, выполняющих функции ПИП (ЭУk), на выходе которых измеряемые сигналы представлены в виде эквивалентных напряжений, а также возможности специальной математической обработки (СМОk) с целью получения результатов измерений, т. е. МОРФВk = (ЭУk, СМОk). Если решение такой задачи производится с применением ЭВМ, то требуется разработка алгоритма измерения (АИ). Данная процедура имеет особое значение при синтезе измерительных структур и поэтому далее будет рассмотрена детально. В общем случае организация завершенного математического обеспечения (MOk) при реализации k-го метода определения РФВ, кроме СМОk, 64

включает в себя также МО ввода-вывода (MOR/Wk), предварительной цифровой обработки (цифровой фильтрации) сигналов (ЦФk), МО формирования управляющих сигналов (МОУпрk) и сервисное МО (МОСk): MOk = (ЦФk; MOR/Wk, СМОk, МОУпрk, МОСk). Связь указанных составных частей MОk с элементами подмножеств Dуровня графа декомпозиции (рис. 2.1) следующая: ЦФk = (D10); MOR/Wk = (D8; D9); СМОk = (D13; D14); МОУпрk = (D15; D16; D17); МОСk = (D11; D12; D18; D19). Как следует из сказанного выше, в общем случае для решения поставленной измерительной задачи требуется наличие следующих элементов:

РЗИЗ = ({ЭУ k }, АИ ,{МО k }).

(3.1)

Результатом измерения каждым из методов является определение одной или нескольких характеристик ОИ (ПОИ), которые, в свою очередь, определяются по измеренным на выходе ЭУ (ПИП) характеристикам Fk[um(t)]:

МО РФВ k |⇒ {П ОИ kr } = Fk [um (t ) ] ,

(3.2)

где r — количество определяемых k-м методом характеристик ОИ, m — количество ПИП для k-го метода. Отсюда следует, что количество ИК (n) синтезируемой адаптивной системы для радиофизических исследований, каждый из которых в общем случае можно описать соответствующим УИ в операторной форме, будет определяться так: n=

k

∑ mi .

(3.3)

i =1

Следовательно, таким же будет количество первичных измерительных преобразований и входов АМ. При этом система уравнений в операторной форме, описывающая измерительную структуру разрабатываемой адаптивной системы, в общем случае будет иметь вид: 65

2 1 2 1 m k l i ...R21 ...R21 R 21K1R11 ...R11 ...R11 R11γ1 λ∗1 = R 21

⎫ ⎪ 2 1 2 1 m k l i ...R22 ...R22 R22 K 2 R12 ...R12 ...R12 R12 γ 2 ⎪ λ∗2 = R22 ⎪⎪ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ . ⎬. λ∗j = R2mj ...R2k j ...R22 j R 21 j K j R1l j ...R1i j ...R12j R11j γ j ⎪ ⎪ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ .⋅ . ⎪ λ∗n = R2mn ...R2kn ...R22n R 21n K n R2l n ...R1in ...R12n R11n γ n ⎪⎭

(3.4)

Здесь m и n — те же, что в (3.3); l — количество измерительных преобразований в аппаратном обеспечении АСРФИ; i, j, k — переменные в пределах соответствующих множеств, т. е. в данном случае МО РФВ k |⇒ ЭУ k |⇒ k , m j ,n.

Из анализа требований эксперимента всегда можно определить, требуются ли итеративные измерения при реализации того или иного метода определения соответствующих РФВ. Итеративные измерения характеризуются наличием циклов и ОС. Поскольку они сопровождаются либо коррекцией получаемых результатов, либо их уточнением с использованием вводимых в процедуру решающих правил, они всегда сопровождаются выполнением вспомогательных преобразований. В общем случае, уравнение такой измерительной процедуры, согласно [41], можно представить следующим образом: g[{fi*(λj)ti=1] ∉ Gост → f*t+1(λj)] = Rf3j, t+1 Rf2j, t+1 Rf1j, t+1 λj ∨ ∨ g[{fi*(λj)}ti=1] ∈ Gост → λj = Rм R-11jt Rа-цjt R2jt λj, (3.5)

где ft*(λj) — промежуточный результат, получаемый на t-й итерации и используемый для формирования функции g[{fi*(λj)}ti=1], лежащей в основе используемого правила останова; Gост — область значений g[·], попадание в которую приводит к прекращению итераций; Rf1, Rf2 и Rf3 — операторы вспомогательных аналоговых, аналого-цифровых и числовых преобразований, обеспечивающих формирование f(λj). Из требований радиофизического эксперимента также можно определить, какими сигналами (аналоговыми или цифровыми) производятся формирование управляющих сигналов (Sупр) [т. е. в цепи ОС требуется цифроаналоговое пре66

образование с помощью ЦАП (RЦАП)] или перенос кодов через регистр (RРг), а также их характеристики (число разрядов NЦАП, NРг и времена задержек tЦАП, tРг), т. е. Sупр| => ЦАП(NЦАП, tЦАП) ∨ Рг(NРг, tРг).

Следовательно, в любом случае при формировании управляющих воздействий определяется число разрядов управления (Nу) и времена задержек (tу). Анализ требований радиофизического эксперимента позволяет также обосновать наличие требуемых ФМ в составе АСРФИ. Прежде всего, для воспроизведения всех соответствующих РФВ в виде эквивалентного напряжения требуется выполнение операции первичного измерительного преобразования. Поэтому для всех УИ системы (3.4) R1j1 = RПИПj (при технической реализации указываемые операции есть смысл обозначить одноименными ФМ, которыми они осуществляются). Вопрос выбора или разработки ПИП обычно решается после выбора методов измерения радиофизических величин (до начала разработки АСРФИ), исходя из характеристик измеряемых сигналов [в общем случае смесь сигнала с шумом si(t) + nsi(t)]. В процессе разработки подобных систем основные требования к ПИП и их характеристики [чувствительность (χ), диапазон частот (fmin / fmax), диапазон напряжений (Umin / Umax), шумы на выходе n(t)] должны быть известны. В процессе эксперимента эти характеристики, как правило, остаются постоянными (программно не управляемыми), хотя для измерения одних и тех же РФВ может быть несколько ПИП (so). Следовательно, MОРФВk|=> ПИП[so, χ, fmin / fmax, Umin / Umax, n(t)]. Если требуется измерение временного (фазового) сдвига у измеряемых сигналов и уменьшение динамической погрешности при оцифровке сигнала, то АСРФИ должна обеспечивать операцию синхронной дискретизации измеряемых сигналов (производится с помощью синхронно стробируемых устройств выборки и хранения соответствующих ИК). Количество УВХ определяется верхним пределом переменной mi в (3.3) для выбранного метода определения РФВ, т. е. согласно требованиям РФЭ. 67

Многоканальные АСРФИ требуют коммутации ИК (выполняется с помощью аналогового мультиплексора). Поэтому в данном случае в (3.4) R 13 j = R АМ j Количество входов АМ определяется по количеству ИК, т. е. .

равно n. Таким же должно быть число разрядов регистра, задающего адреса каналов АМ (т. е. nАМ = n). Поскольку сигналы на выходах разных ПИП имеют разный диапазон изменения, то в общем случае в составе ИК следует предусмотреть наличие возможности их нормализации ко входу АЦП (выполняется с помощью НУ). Тогда в (3.4) R 4 = R НУ . 1j j АЦП является одним из главных звеньев в любой синтезируемой АСРФИ. Поэтому в (3.4) Kj = RАЦПj. Однако не существует АЦП, имеющего по всем характеристикам предельные значения, поэтому при синтезе измерительных структур АСРФИ в составе имеющегося избыточного функционального ресурса (ИФР) содержится несколько разновидностей АЦП. При оцифровке измеряемых сигналов с помощью АЦП необходимым является наличие операции переноса кодов в оперативную память ЭВМ. Эту операцию выполняет устройство сопряжения АЦП с магистралью ЭВМ. Их существует много разновидностей, поэтому в составе ИФР их тоже может быть несколько (nУС). В процессе синтеза АСРФИ выбор ЭВМ также производится исходя из требований реализуемого эксперимента. При этом ее основными характеристиками являются быстродействие (fЭВМmax) и объем оперативной памяти (VОЗУ). Очень важным является наличие возможности организации измерений в реальном масштабе времени. Она определяется соотношением fАЦПmax / fЭВМmax (если fАЦПmax / fЭВМmax ≤ 1, то такой режим возможен, если fАЦПmax / fЭВМmax > 1, то невоз-

можен). Требуемое значение VОЗУ можно определить, зная продолжительность РФЭ (Tэксп) и время однократного измерения tизм (т. е. определяется отношением Tэксп / tизм).

68

Если измерения производятся с усреднением, то эта операция выполняется аналоговой фильтрацией (RАФj) в аппаратном обеспечении АСРФИ или цифровой фильтрацией (RЦФj) в ее алгоритмическом обеспечении, которые также должны присутствовать в составе ИФР при синтезе измерительных структур. Таким образом, из анализа требований радиофизического эксперимента получаются все исходные данные, необходимые для осуществления реального синтеза измерительных структур разрабатываемой адаптивной системы. При этом основные характеристики, вытекающие из требований конкретного эксперимента, можно представить обобщенной последовательностью (Vs): Vs = [k; n; {(fmin / fmax), (Smin / Smax), (Umin / Umax), ns(t)}сигi}ni = 1; Tэксп; Sупр(Nу, tу)].

(3.6)

3.2. Разработка базы знаний для синтеза измерительных структур адаптивных систем на основе характеристик исследуемых гетероструктур

Если известны требования радиофизического эксперимента и сформулирована задача определения радиофизических величин, то для осуществления синтеза измерительных структур в составе адаптивных систем, обладающих максимальной точностью измерений, разрешающей способностью и быстродействием, необходимо разработать соответствующую экспертную систему. В [40, 41] приведены основные принципы синтеза оптимальных измерительных структур на расчетной основе. При этом не исследовались свойства и не предъявлялись требования к реальному функциональному ресурсу, не разрабатывалась завершенная ЭС для синтеза измерительных структур, не выявлялись условия, при которых в принципе возможен их синтез на основе данного функционального ресурса. Это важно, поскольку без решения указанных вопросов практический синтез измерительных структур в составе адаптивных систем неосуществим. Исходными данными для формирования ЭС, предназначенной в т. ч. для формирования измерительных структур, является наличие реального функцио69

нального ресурса, все ФМ которого представлены математическими моделями. Если в распоряжении разработчика имеется такой ресурс, то прежде, чем решать поставленную задачу синтеза измерительных структур адаптивных систем и их оптимизации, к нему должны быть предъявлены следующие требования: - его состав должен быть адекватен решаемой задаче, т. е. он должен обеспечивать принципиальную возможность синтеза завершенных измерительных структур, согласно требованиям проводимого эксперимента; - для осуществления оптимизации измерительных структур он должен обеспечивать возможность изменения в некоторых пределах параметрических, функциональных и структурных характеристик ФМ, т. е. в его составе требуется наличие ФМ с изменяемыми характеристиками или нескольких однотипных ФМ, имеющих разные характеристики. Если функциональный ресурс не удовлетворяет хотя бы одному из указанных требований, синтез и оптимизация измерительных структур на его основе в принципе невозможны. В нашем случае ФР ({Mиi} iI=м1 , где IМ — количество ФМ в его составе), используемый для осуществления практического синтеза на основе данных, приведенных в п. 2.1, в модельном обозначении имеет следующий состав [44, 45]:

I

{Mиi} i =М1 ={МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МН1, МН2, МН3, МН4, МН5, МН6, МН7, МН8, МН9, МН10, MУВХ1, MУВХ2, MУВХ3, MУВХ4, MУВХ5, MУВХ6, MУВХ7, MУВХ8, MУВХ9, MУВХ10, MАК1, MАК2, MАК3, MАК4, MSВЧВФХ, MSНЧВФХ, MSИРЕ, MSТСП, MSТСД, MSТ/П, MSСВЧ, MSС/П, MSПЗС, MSVg, MУС1, MУС2, MЦФ1, MЦФ2, М-1Н1, М-1Н2, М-1Н3, М-1Н4, М-1Н5, М-1Н6, М-1Н7, М-1Н8,

М-1Н9,

М-1Н10,

M-1SВЧВФХ,

M-1SНЧВФХ, M-1SИРЕ, M-1SТСП, M-1SТСД, M-1SТ/П, M-1SСВЧ, M-1SС/П,

70

M-1SПЗС, M-1SVg, МСМО, MУпр, MЦАП1, MЦАП2}. (3.7) Данный ФР содержит ФМ, выполняющие все разновидности основных и вспомогательных измерительных преобразований, и позволяет реализовать измерения с использованием имеющихся ПИП, определенных моделями: MS = {MSВЧВФХ, MSНЧВФХ, MSИРЕ, MSТСП, MSТСД, MSТ/П, MSСВЧ, MSПЗС, MSС/П, MSVg,}, реально представляющими собой ЭУ для исследований зарядовых процессов в гетероструктурах с помощью методов емкостной спектроскопии (методы ВЧВФХ, НЧВФХ, ИРЕ), термоактивационной спектроскопии (методы ТСП, ТСД), СВЧ/КВЧ–технологий (микрополосковые антенны СВЧ/КВЧ диапазонов), для исследования формирователей сигналов изображений на основе ПЗС. Вспомогательные измерительные преобразования МВ в аналоговой части измерительных структур могут производиться с помощью ФМ, представленных моделями: MВ = ({MУВХi}10i = 1, {MАКji}4j = 1, {MНk}10k = 1, {MУСl}2l = 1). Аналого-цифровое преобразование может производиться одним (или несколькими) из пяти АЦП: МАЦП = {MАЦПp}5p = 1. Цифроаналоговое преобразование может осуществляться одним из двух разновидностей ЦАП: МЦАП = {MЦАПq}2q = 1. Вспомогательные измерительные преобразования в цифровой части производятся с помощью ФМ, представленных моделями двух ЦФ и формирователем управляющих сигналов: MЦФ = ({MЦФr}2r = 1, MУпр). Специальное математическое обеспечение (MСМО) присутствует всегда и является индивидуальным для каждой измерительной задачи. Из вышеприведенного анализа следует, что в составе данного ФР имеются однотипные ФМ и следовательно, он обладает избыточностью (является 71

ИФР), т. е. обладает принципиальной возможностью перебора различных вариантов измерительных структур для решения задачи их оптимизации. Из анализа функционального назначения ФМ в составе данного ИФР можно определить модели всех измерительных ситуаций в радиофизическом эксперименте по исследованию зарядовых и высокочастотных свойств гетероструктур, которые он может обеспечивать. Обобщенная модель этих ситуаций для имеющегося ИФР, определенная по аналогии с [40] и учитывающая вид измеряемых радиофизических величин, будет следующей: [γ(t) = U ∨ U + n(t) ∨ U(t) ∨ U(t) + n(t) ∨ s ∨ s + ns(t) ∨ s(t) ∨ s(t) + ns(t)] ∧ [λ = U ∨ F(U) ∨ s],

(3.8)

где λ — измеряемая радиофизическая величина, F(U) — функциональные преобразования над электрической РФВ, γ(t) — входное воздействие, которое в общем случае может быть постоянным или переменным, электрическим или неэлектрическим, иметь или не иметь аддитивный шум. Система логических выводов (СЛВ), ориентированная на выведенные из свойств исследуемого ИФР измерительные ситуации (3.8), будет иметь вид (общая структура аналогична приведенной в [40]): СЛВ = [АК ∧ (γj(t) = Uj ∨ sj → Mф = 0 ∨ γj(t) = Uj + nj(t) ∨ sj + ns(t) → Mф ≠ 0 ∧ [λ = (U ∨ F(U)] → Мф = 0 ∨ λ = U → МF = 0 ∨ λ = F(U) → МF ≠ 0]

(3.9)

Данная запись читается следующим образом: Вывод измерительной структуры производится при наличии алгоритма комбинирования (АК) и следующих правил вывода. Если входное воздействие (электрическая или неэлектрическая величина) не является аддитивной смесью с шумом, то ее фильтрация отсутствует, если является, то в измерительной структуре имеет место фильтрация (аналоговая или цифровая). Далее, если измеряемый сигнал постоянный и не требует никаких измерительных преобразований, то ФМ, производящие его преобразование, отсутствуют. Если требуется какое-либо преобразование, то в измерительной цепи соответствующие ФМ присутствуют.

72

3.3. Гипотетическая измерительная структура и ее свойства

Прежде чем имеющийся реальный ИФР будет использован для вывода конкретных измерительных структур и их оптимизации, представляется целесообразной разработка гипотетической измерительной структуры на его основе, которая охватывает все его возможности с точки зрения организации, в данном случае радиофизических, измерений. Это позволяет принципиально решить вопрос совместимости и обусловленности ФМ в измерительных цепях, исключить в них дублирование ФМ, а также делает удобным вывод конкретных измерительных структур в процессе практического синтеза на основе требований проводимого радиофизического эксперимента. Естественно, первым в составе измерительной цепи системы для радиофизических исследований всегда должен быть ФМ, совместимый с измеряемой радиофизической величиной, то есть ПИП. На его выходе измеряемая РФВ представлена в виде эквивалентного измеряемому процессу напряжения (или его смеси с шумом). То есть ПИП должен производить следующее преобразование [операторы взяты в соответствии с системой (3.4)]:

R ПИП [s(t ) + ns (t ) ] = u(t ) + n(t ) . В таком же виде (или как частный случай) напряжение может измеряться непосредственно (без ПИП). Амплитудный и частотный диапазоны выходного сигнала должны быть известны, то есть us(t) ∈ [Umin, Umax], fs ∈ [fгmin, fгmax]. Величина напряжения может не соответствовать оптимальным образом диапазону входных напряжений последующих ФМ, что приводит к увеличению методической погрешности. Поэтому возникает необходимость выполнения операции нормализации измеряемого сигнала ко входу соответствующего ФМ: RН[u(t) + n(t)] = KU [u(t) + n(t)],

где KU — коэффициент нормализации (коэффициент передачи). Наличие в измерительной цепи УВХ после нормализатора обусловлено следующими причинами:

73

- обеспечение синхронной дискретизации измеряемых сигналов в многоканальной АСРФИ (вытекает из требований РФЭ); - снижение мультипликативной составляющей погрешности аналогового коммутатора (см. п. 3.2): - уменьшение дисперсии погрешности при структурной оптимизации АЦП (см. п. 3.2). При этом УВХ выполняет следующую операцию: RУВХ{KU [u(t) + n(t)]} = Uj,

где Uj ∈ [Uсиг max, Uсиг min]. Основные характеристики УВХ (диапазон входного напряжения и время хранения сигнала) являются фиксированными и определяются из следующих соображений. Диапазон входного напряжения УВХ будет выбран с минимальной методической погрешностью, если будет выполняться условие:

[Uсиг min, Uсиг max] ∈ [UУВХmin, UУВХmax], где [UУВХmin, UУВХmax] — границы диапазона входного напряжения УВХ. Время хранения аналогового сигнала в УВХ (Δtхр) связано с требованиями РФЭ через время однократного измерения Δtизм (Δtхр = Δtизм), которое, в свою очередь, определяется с использованием теоремы Котельникова: Δtизм ≥ 1 / (2fв),

где fв — верхняя граничная частота в спектре измеряемого сигнала. В случае, если АСРФИ многоканальная (n-канальная) и содержит аналоговый коммутатор (АК), на входах которого имеются синхронно стробируемые УВХ, то Δtхр первого УВХ (Δtхр1) определяется по значению fв того сигнала, для которого она имеет наибольшее значение. Для остальных УВХ, с учетом последовательного опроса АЦП, Δtхрi увеличивается пропорционально порядковому номеру канала (i), т. е. Δtхрi = i Δtхр1, i =1, ..., n.

Наличие аналогового коммутатора (мультиплексора) в структуре АСРФИ после УВХ обусловлено необходимостью обеспечения измерений нескольких РФВ. Его основными характеристиками являются число аналоговых входов (nАК — определяется по количеству измеряемых РФВ) и диапазон входного на74

пряжения, для которого, как и в предыдущем случае, должно выполняться условие: [Uсиг min, Uсиг max] ∈ [UАКmin, UАКmax], где [UАКmin, UАКmax] — границы диапазона входного напряжения АК (при использовании в качестве АК ИМС они для всех входов одинаковы). Эти характеристики АК определяются в соответствии с требованиями РФЭ и являются фиксированными. АК должен передавать измеряемый сигнал без изменения, т. е. RАК [Uj] = Uj.

Однако АК является источником мультипликативной составляющей погрешности [41], варианты подавления которой приводятся в п. 3.4. После прохождения указанных выше звеньев измерительной цепи, обоснованных с учетом требований РФЭ, сигнал полностью подготовлен для проведения аналого-цифрового преобразования. АЦП в измерительной цепи присутствует во всех рассматриваемых СРФИ. При этом он функционирует в соответствии со следующим уравнением измерений [40]: U*j = RАЦП [Uj(t)] = RК RД Uj(t) = 〈[Uj(t)]δΔkU〉q1,

где RД, RК — операции дискретизации и квантования напряжения; 〈[Uj(t)]δΔkU〉q — результат дискретизации и равномерного квантования этого напряжения (здесь q1 — параметр округления для аналого-цифрового преобразования). При разработке АСРФИ, выход АЦП обязательно должен быть сопряжен с магистралью ЭВМ с использованием устройства сопряжения, основными параметрами которого являются число передаваемых через него разрядов в параллельном коде [qУС (в нашем случае обе разновидности УС обеспечивают передачу данных параллельными кодами] и время задержки (tзУС). При этом никаких преобразований передаваемого сигнала УС не производит, т. е. RУС [〈[Uj(t)]δΔkU〉q] = 〈[Uj(t)]δΔkU〉q.

Цифровая фильтрация сигнала, введенного в ЭВМ, производится при наличии аддитивной помехи в составе измеряемого напряжения, а также для пре-

75

дотвращения эффекта наложения спектров. При этом выполняется следующая операция: RЦФ [〈[Uj(t)]δΔkU〉q1]= 〈FЦ [〈[Uj(t)]δΔkU〉q1]〉q2,

где FЦ — математические соотношения, реализующие ЦФ. Дальнейшая обработка сигнала производится специализированным математическим обеспечением с целью получения измеряемой РФВ, ее представления или дальнейшего использования, а также формирования управляющих кодов для программно управляемых ФМ. При этом выполняется операция: RСМО [〈FЦ [〈[Uj(t)]δΔkU〉q1]〉q2〈mU〉] = 〈FСМО [〈FЦ [〈[Uj(t)]δΔkU〉q1]〉q2〈mU〉]〉q3,

где FСМО — расчетные формулы и соотношения, входящие в состав СМО. Поскольку СМО включает также методы определения искомых радиофизических величин, то с точки зрения возможности их оптимизации, в их модели обязательно следует ввести (см. далее) параметр ηт, характеризующий их точностные свойства в соответствии с выбранным критерием оптимизации (см. гл. 4). При необходимости формировать управляющие воздействия для программно-управляемых ФМ в виде кодовых комбинаций управляющие коды вырабатываются управляющей программой по результатам текущих измерений: RУпр [〈FСМО [〈FЦ [〈[Uj(t)]δΔkU〉q1]〉q2〈mU〉]〉q3] = 〈FУпр[〈FСМО [〈FЦ [〈[Uj(t)]δΔkU〉q1 〈mU〉]〉q2]〉q3]〉q4,

где FУпр — оператор формирования управляющих кодов. Управляющие коды могут формироваться как на ЦАП, так и на РгВыв, поэтому в модели этого оператора будут предусмотрены параметры nЦАП и nРг, указывающие количество разрядов соответствующих кодов. Если требуется выдача из ЭВМ полученного в СМО управляющего или информационного сигнала в аналоговой форме, то производится это с помощью цифроаналогового преобразования, имеющего в операторной форме вид: RЦАП [〈FСМО [〈FЦ [〈[Uj(t)]δΔkU〉q1]〉q2]〉q3] = uЦАП(t).

Следовательно, для исследуемого ИФР уравнение гипотетических измерений в операторной форме будет иметь вид: λ*j = RЦАП RУпр RСМО R-1ПИП R-1Н RЦФ RУС RАЦП RКом RУВХ RН RПИП γj, (3.10)

76

где R-1ПИП R-1Н — операции, обратные RПИП и RН соответственно. При этом соответствующая гипотетическая измерительная структура в модельном представлении будет иметь вид: МЦАП МУпр МСМО M-1S М-1Н МЦФ МУС МАЦП МКом MУВХ MН Ms.

(3.11)

Поскольку в ней имеется информация о комбинировании ФМ, то теперь можно вывести обобщенные математические модели ФМ, входящих в ее состав. Для исследуемого ИФР они будут иметь вид: МS = {RS(⋅), (s⎯)S, (uS(t) ∈ [Umin, Umax], fS ∈ [fг min, fг max]), abs 0, inc М-1S} — модель ПИП; МН = {RН(⋅), (s, МS,⎯)Н, KU, abs 0, inc М-1Н) — модель нормализатора; МУВХ = {RУВХ(⋅), (s, Мs, МН⎯)УВХ, Δtхр, abs 0, inc 0} — модель устройства выборки и хранения; МАК = {RАК(⋅), (s, Мs, МН, МУВХ ⎯)АК, nАК, abs 0, inc 0} — модель аналогового коммутатора; МАЦП = {RАЦП(⋅), (s, Мs, МН, МУВХ, МАК⎯)АЦП, fАЦПmax, qmax, abs 0, inc 0} — модель АЦП; МУС = {RУС(⋅), (s, МS, МН, МУВХ, МАК, МАЦП⎯)УС, qУС, tзУС, abs 0, inc 0} — модель устройства сопряжения; М-1Н = {R-1Н(⋅), (s, МS, МН, МУВХ, МАК, МАЦП, МУС⎯)Н, (KU)-1, abs 0, inc 0} — модель ФМ, производящего преобразование, обратное нормализации; М-1S = {R-1S(⋅), (s, МS, МН, МУВХ, МАК, МАЦП, МУС, М-1Н⎯)S, abs 0, inc 0} — модель ФМ, производящего преобразование, обратное ПИП; МЦФ = {R-1ЦФ(⋅), (s, МS, МН, МУВХ, МАК, МАЦП, МУС, М-1Н, М-1s⎯)ЦФ, ΔtзЦФ, abs МАФ, inc 0} — модель ЦФ; МСМО = {RСМО(⋅), (s, МS, МН, МУВХ, МАК, МАЦП, МУС, М-1Н, М-1S, МЦФ⎯)СМО, ηт, abs 0, inc 0} — модель СМО;

МУпр = {RУпр(⋅), (s, МS, МН, МУВХ, МАК, МАЦП, МУС, М-1Н, М-1S, МЦФ, МСМО⎯)Упр, nЦАП, nРг, abs 0, inc МS, МУВХ, МАК} — модель управляющего модуля;

77

МЦАП = {RЦАП(⋅), (s, МS, МН, МУВХ, МАК, МАЦП, МУС, М-1Н, М-1S, МЦФ, МСМО⎯)ЦАП, abs 0, inc 0} — модель ЦАП. В структуре приведенных моделей ФМ содержится тип преобразования (описаны выше), вид измеряемого сигнала, модели ФМ, предшествующих данному ФМ (отмечены верхней черточкой у закрывающей скобки), характеристики данного ФМ, а также информация об обязательном отсутствии (abs) или наличии (inc) соответствующих ФМ. Приведенная выше гипотетическая измерительная структура (3.11) является достаточно универсальной, с точки зрения формирования конкретных измерительных структур для проведения радиофизических измерений, и обладает следующими свойствами: - в ней реализован алгоритм комбинирования, учитывающий все возможные функциональные преобразования измеряемого сигнала и исключающий возможность каких−либо перестановок входящих в измерительную цепь ФМ; - если при формировании конкретной измерительной цепи какой−либо из указанных в ее составе ФМ, согласно требованиям радиофизического эксперимента, должен отсутствовать, то совместимость оставшихся соседних с ним ФМ сохраняется (принцип сохранения совместимости ФМ); - наиболее специфичным звеном в приведенной гипотетической измерительной структуре является ПИП, остальные звенья обладают универсальностью (с учетом возможности коррекции их характеристик), позволяющей использовать их для синтеза других измерительных цепей РФЭ с использованием ПИП, не входящих в состав данного ИФР. В составе данного ИФР все ПИП, нормализаторы, УВХ, АК являются безальтернативными, поэтому их характеристики, согласно [40], являются оптимальными по определению. Возможности для перебора различных вариантов измерительных структур в нашем случае определяются наличием пяти разновидностей АЦП, двух разновидностей УС и двух разновидностей ЦФ. Полученные выше результаты исследований имеют достаточный уровень обобщения, чтобы быть применимыми к любому другому ИФР, имеющемуся в 78

распоряжении разработчиков систем для научных исследований. Если данный ИФР адекватен поставленной задаче, то перебор всех вариантов измерительных структур и выбор оптимальной производится с использованием моделей реальных ФМ, что обосновано в следующем пункте. 3.4. Модели функциональных модулей, составляющие базу знаний и базу данных для синтеза измерительных структур в реализуемых радиофизических измерениях

Математические модели ФМ, входящих в состав имеющегося ИФР, выводятся из общей их структуры, приведенной в п. 3.3, и конкретных значений характеристик ФМ, приведенных в п. 2.1. С учетом сказанного, они будут представлять собой следующие кортежи: Мs1ЛДВ = {Rs1(⋅), (s1 ∈ [S1min, S1max], fs1 ∈ [fs1min, fs1max]⎯)s1, (u1(t) ∈ [U1min, U1max], f1 ∈ [f1г min, f1г max]), abs 0, inc М-1s1ЛДВ} — модель ПИП1 (лазерный допле-

ровский

виброметр:

U1min

=

-5

В,

U1max

=

+5

В,

f1г

min

=

0,

f1г max = 1 МГц);

Мs2ЛИ = {Rs2(⋅), (s2 ∈ [S2min, S2max], fs2 ∈ [fs2min, fs2max]⎯)s2, (u2(t) ∈ [U2min, U2max], f2 ∈ [f2г min, f2г max]), abs 0, inc М-1s2ЛИ} — модель ПИП2 (лазерный интер-

ферометр: U2min = -5 В, U2max = +5 В, f2гmin = 0, f2гmax = 10 МГц); Мs3ВЧВФХ = {Rs3(⋅), (s3 ∈ [S3min, S3max], fs3 ∈ [fs3min, fs3max]⎯)s3, (u3(t) ∈ [U3min, U3max], f3 ∈ [f3г min, f3г max]), abs 0, inc М-1s3ВЧВФХ} — модель ПИП3 (эксперимен-

тальная установка высокочастотных вольт-фарадных характеристик: U3min = 0 В, U3max = +1 В, f3гmin = 10−3 Гц, f3гmax = 1 Гц); Мs4НЧВФХ = {Rs4(⋅), (s4 ∈ [S4min, S4max], fs4 ∈ [fs4min, fs4max]⎯)s4, (u4(t) ∈ [U4min, U4max], f4 ∈ [f4г min, f4г max]), abs 0, inc М-1s4НЧВФХ} — модель ПИП4 (эксперимен-

тальная установка низкочастотных вольт-фарадных характеристик: U4min = 0 В, U4max = +1 В, f4г min = 10−3 Гц, f4г max = 1 Гц);

Мs5ИРЕ = {Rs5(⋅), (s5 ∈ [S5min, S5max], fs5 ∈ [fs5min, fs5max]⎯)s5, (u5(t) ∈ [U5min, U5max], f5 ∈ [f5г min, f5г max]), abs 0, inc М-1s5ИРЕ} — модель ПИП5 (эксперименталь-

79

ная

установка

изотермической

релаксации

емкости:

U5min = -10 В, U5max = 0 В, f5г max = 0,25 МГц);

Мs6ТСП = {Rs6(⋅), (s6 ∈ [S6min, S6max], fs6 ∈ [fs6min, fs6max]⎯)s6, (u6(t) ∈ [U6min, U6max], f6 ∈ [f6г min, f6г max]), abs 0, inc М-1s6ТСП} — модель ПИП6 (эксперименталь-

ная

установка

термостимулированных

токов:

U6min

=

-1

В,

U6max = +1 В, f6гmin = 10−2 Гц, f6гmax = 10 Гц);

Мs7ТСД = {Rs7(⋅), (s7 ∈ [S7min, S7max], fs7 ∈ [fs7min, fs7max]⎯)s7, (u7(t) ∈ [U7min, U7max], f7 ∈ [f7гmin, f7гmax]), abs 0, inc М-1s7ТСД} — модель ПИП7 (экспериментальная установка термостимулированных токов деполяризации: U7min = -1 В, U7max = +1 В, f7гmin = 10−2 Гц, f7гmax = 10 Гц); Мs8Т/П = {Rs8(⋅), (s8 ∈ [S8min, S8max], fs8 ∈ [fs8min, fs8max]⎯)s8, (u8(t) ∈ [U8min, U8max], f8 ∈ [f8г min, f8г max]), abs 0, inc М-1s8Т/П} — модель ПИП8 (дифференциальная термопара: U8min = 0 В, U8max = +10 мВ, f8гmin = 10−2 Гц, f8гmax = 1 Гц);

Мs9М = {Rs9(⋅), (s9 ∈ [S9min, S9max], fs9 ∈ [fs9min, fs9max]⎯)s9, (u9(t) ∈ [U9min, U9max], f9 ∈ [f9гmin, f9гmax]), abs 0, inc М-1s9М} — модель ПИП9 (микрофон: U9min = -30 мВ, U9max = +30 мВ, f9г min = 20 Гц, f9гmax = 20 кГц);

Мs10Vg = {Rs10(⋅), (u s10(t) ∈ [U10min, U10max], fs ∈ [f10min, f10max]), abs 0, inc М-1s10Vg} — модель ПИП10 (генератор пилообразного напряжения: U10min = -10 В, U10max = +10 В, f10г min = 10-3 Гц, f10г max = 10-2 Гц);

МН1 = {RН1(⋅), (s1, Мs1⎯)Н1, КU1, abs 0, inc М-1Н1) — модель нормализатора Н1 (имеет расчетный коэффициент передачи КU1); МН2 = {RН2(⋅), (s2, Мs2⎯)Н2, КU2, abs 0, inc М-1Н2} — модель нормализатора Н2 (имеет расчетный коэффициент передачи КU2); МН3 = {RН3(⋅), (s3, Мs3⎯)Н3, КU3, abs 0, inc М-1Н3} — модель нормализатора Н3 (имеет расчетный коэффициент передачи КU3); МН4 = {RН4(⋅), (s4, Мs4⎯)Н4, КU4, abs 0, inc М-1Н4) — модель нормализатора Н4 (имеет расчетный коэффициент передачи КU4);

80

МН5 = {RН5(⋅), (s5, Мs5⎯)Н5, КU5, abs 0, inc М-1Н5) — модель нормализатора Н5 (имеет расчетный коэффициент передачи КU5); МН6 = {RН6(⋅), (s6, Мs6⎯)Н6, КU6, abs 0, inc М-1Н6} — модель нормализатора Н6 (имеет расчетный коэффициент передачи КU6); МН7 = {RН7(⋅), (s7, Мs7⎯)Н7, КU7, abs 0, inc М-1Н7} — модель нормализатора Н7 (имеет расчетный коэффициент передачи КU7); МН8 = {RН8(⋅), (s8, Мs8⎯)Н8, КU8, abs 0, inc М-1Н8} — модель нормализатора Н8 (имеет расчетный коэффициент передачи КU8); МН9 = {RН9(⋅), (s9, Мs9⎯)Н9, КU9, abs 0, inc М-1Н9} — модель нормализатора Н9 (имеет расчетный коэффициент передачи КU9); МН10 = {RН10(⋅), (s10, Мs10⎯)Н10, КU10, abs 0, inc М-1Н10) — модель нормализатора Н10 (имеет расчетный коэффициент передачи КU10); МУВХ1 = {RУВХ1(⋅), (U ∈ [UАЦП min, UАЦП max]⎯)УВХ1, tхр1, abs 0, inc 0) — модель УВХ1; МУВХ2 = {RУВХ2(⋅), (U ∈ [UАЦП min, U АЦП max]⎯)УВХ2, tхр2, abs 0, inc 0} — модель УВХ2; МУВХ3 = {RУВХ3(⋅), (U ∈ [UАЦП min, UАЦП max]⎯)УВХ3, tхр3, abs 0, inc 0} — модель УВХ3; МУВХ4 = {RУВХ4(⋅), (U ∈ [UАЦП min, UАЦП max]⎯)УВХ4, tхр4, abs 0, inc 0} — модель УВХ4; МУВХ5 = {RУВХ5(⋅), (U ∈ [U АЦП min, UАЦП max]⎯)УВХ5, tхр5, abs 0, inc 0} — модель УВХ5; МУВХ6 = {RУВХ6(⋅), (U ∈ [UАЦП min, UАЦП max]⎯)УВХ6, tхр6, abs 0, inc 0} — модель УВХ6; МУВХ7 = {RУВХ7(⋅), (U ∈ [UАЦП min, UАЦП max]⎯)УВХ7, tхр7, abs 0, inc 0} — модель УВХ7; МУВХ8 = {RУВХ8(⋅), (U ∈ [UАЦП min, UАЦП max]⎯)УВХ8, tхр8, abs 0, inc 0} — модель УВХ8;

81

МУВХ9 = {RУВХ9(⋅), (U ∈ [UАЦП min, UАЦП max]⎯)УВХ9, tхр9, abs 0, inc 0} — модель УВХ9; МУВХ10 = {RУВХ10(⋅), (U ∈ [UАЦП min, UАЦП max]⎯)УВХ10, tхр10, abs 0, inc 0} — модель УВХ10; МАК1 = {RАК1(⋅), (U ∈ [UАЦП

min,

UАЦП

max],

МУВХ⎯)АК1, nАК1, abs 0,

inc 0} — модель аналогового коммутатора 1 (имеет nАК1 = 4); МАК2 = {RАК2(⋅), (U ∈ [UАЦП

min,

UАЦП

max],

МУВХ⎯)АК2, nАК2, abs 0,

inc 0} — модель аналогового коммутатора 2 (имеет nАК2 = 8); МАЦП1 = {RАЦП1(⋅), ((U ∈ [U1min, U1max], f ∈ [0, fmax1]), МУВХ, МКом⎯)АЦП1, q1max, abs (МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5) inc 0} — модель АЦП1 (АЦП с кварцо-

ванным

периодом

дискретизации,

имеющий

U1min

=

-5

В,

U1max = +5 В, fmax1 = 0,5 МГц, q1max = 12);

МАЦП2 = {RАЦП2(⋅), ((U ∈ [U2min, U2max], f ∈ [0, fmax2]), МУВХ, МКом⎯)АЦП2, q2max, abs (МАЦП1, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5) inc 0} — модель АЦП2 (комбинирован-

ный АЦП с наращиваемым числом разрядов, имеющий U2min = -5 В, U2max = +5 В, fmax2 = 1,0 МГц, q2max = 10÷16); МАЦП3 = {RАЦП3(⋅), ((U ∈ [U3min, U3max], f ∈ [0, fmax3]), МУВХ, МКом⎯)АЦП3, q3max, abs (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП4, МАЦП5) inc 0} — модель АЦП3 (АЦП в стандар-

те КАМАК, имеющий U3min = -8,128 В, U3max = 0 В, fmax3 = 50 МГц, q3max = 8); МАЦП4 = {RАЦП4(⋅), ((U ∈ [U4min, U4max], f ∈ [0, fmax4]), МУВХ, МКом⎯)АЦП4, q4max, abs (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП5) inc 0} — модель АЦП4 (АЦП в составе

платы SOUNDBLASTER, имеющий U4min = -0,5 В, U4max = +0,5 В, fmax4 = 44 кГц, q4max = 20);

МАЦП5 = {RАЦП5(⋅), ((U ∈ [U5min, U5max], f ∈ [0, fmax5]), МУВХ, МКом⎯)АЦП5, q5max, abs (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4) inc 0} — модель АЦП5 (полуалгоритми-

ческий АЦП, имеющий U5min = 0 В, U4max = 5 В, fmax5 = 40 кГц, q5max = 12); МУС1 = {RУС1(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5⎯)УС1, qУС1, tзУС1, abs МУС2, inc 0} — модель устройства сопряжения 1 (qУС1 = 24, tзУС1 = 0,1 мкс);

82

МУС2 = {RУС2(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5⎯)УС2, qУС2, tзУС2, abs МУС1, inc 0} — модель устройства сопряжения 2 (qУС2 = 24, tзУС2 = 1 мкс); МЦФ1 = {RЦФ1(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2⎯)ЦФ1, abs МЦФ2, inc 0} — модель цифрового фильтра 1 (КИХ-фильтр); МЦФ2 = {RЦФ2(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2⎯)ЦФ2, abs МЦФ1, inc 0} — модель цифрового фильтра 2 (БИХ-фильтр); М-1Н1 = {R-1Н1(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, МЦФ)-1Н1, (КU1)-1 abs 0, inc 0} — модель ФМ, реализующего преобразование, обратное RН1(⋅);

М-1Н2 = {R-1Н2(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, МЦФ)-1Н2, (КU2)-1 abs 0, inc 0} — модель ФМ, реализующего преобразование, обратное RН2(⋅);

М-1Н3 = {R-1Н3(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, МЦФ)-1Н3, (КU3)-1 abs 0, inc 0} — модель ФМ, реализующего преобразование, обратное RН3(⋅);

М-1Н4 = {R-1Н4(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, МЦФ)-1Н4, (КU4)-1 abs 0, inc 0} — модель ФМ, реализующего преобразование, обратное RН4(⋅);

М-1Н5 = {R-1Н5(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, МЦФ)-1Н5, (КU5)-1 abs 0, inc 0} — модель ФМ, реализующего преобразование, обратное RН5(⋅);

М-1Н6 = {R-1Н6(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, МЦФ)-1Н6, (КU6)-1 abs 0, inc 0) — модель ФМ, реализующего преобразование, обратное RН6(⋅);

М-1Н7 = {R-1Н7(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, МЦФ)-1Н7, (КU7)-1 abs 0, inc 0} — модель ФМ, реализующего преобразование, обратное RН7(⋅);

83

М-1Н8 = {R-1Н8(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, МЦФ)-1Н8, (КU8)-1 abs 0, inc 0} — модель ФМ, реализующего преобразование, обратное RН8(⋅);

М-1Н9 = {R-1Н9(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МЦФ)-1Н9, (КU9)-1 abs 0, inc 0} — модель ФМ, реализующего преобразование, обратное RН9(⋅); М-1Н10 = {R-1Н10(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, МЦФ)-1Н10, (КU10)-1 abs 0, inc 0} — модель ФМ, реализующего преобразование, обратное RН10(⋅); М-1s1 = {R-1s1(⋅), (М-1Н1⎯)s1-1, abs 0, inc 0} — модель модуля, реализующего преобразование, обратное Rs1(⋅); М-1s2 = {R-1s2(⋅), (М-1Н2⎯)s2-1, abs 0, inc 0} — модель модуля, реализующего преобразование, обратное Rs2(⋅); М-1s3 = {R-1s3(⋅), (М-1Н3⎯)s3-1, abs 0, inc 0} — модель модуля, реализующего преобразование, обратное Rs3(⋅); М-1s4 = {R-1s4(⋅), (М-1Н4⎯)s4-1, abs 0, inc 0} — модель модуля, реализующего преобразование, обратное Rs4(⋅); М-1s5 = {R-1s5(⋅), (М-1Н5⎯)s5-1, abs 0, inc 0} — модель модуля, реализующего преобразование, обратное Rs5(⋅); М-1s6 = {R-1s6(⋅), (М-1Н6⎯)s6-1, abs 0, inc 0} — модель модуля, реализующего преобразование, обратное Rs6(⋅); М-1s7 = {R-1s7(⋅), (М-1Н7⎯)s7-1, abs 0, inc 0} — модель модуля, реализующего преобразование, обратное Rs7(⋅); М-1s8 = {R-1s8(⋅), (М-1Н8⎯)s8-1, abs 0, inc 0} — модель модуля, реализующего преобразование, обратное Rs8(⋅); М-1s9 = {R-1s9(⋅), (М-1Н9⎯)s9-1, abs 0, inc 0} — модель модуля, реализующего преобразование, обратное Rs9(⋅); М-1s10 = {R-1s10(⋅), (М-1Н10⎯)s10-1, abs 0, inc 0} — модель модуля, реализующего преобразование, обратное Rs10(⋅); 84

МСМО = {RСМО(⋅), (МАЦП, МУС, МЦФ, М-1Н, М-1S⎯)СМО, ηt abs 0, inc 0} — модель модуля, обеспечивающего цифровые преобразования в соответствии со СМО; МУпр = {RУпр(⋅), (s, МS, МН, МУВХ, МАК, МАЦП, МУС, М-1Н, М-1S, МЦФ, МСМО⎯)Упр, abs 0, inc МS, МУВХ, МАК) — модель управляющего модуля. У этих моделей в процессе оптимизации измерительных структур должны присваиваться конкретные значения переменных, после чего модели будут представлять собой базу данных в составе экспертной системы для осуществления практического синтеза измерительных цепей СРФИ (производится в гл. 4). 3.5. Оптимизация измерительных структур для радиофизических исследований в процессе их синтеза

Выше уже отмечалось, что имеющийся ИФР (3.7) обладает возможностью для перебора различных вариантов измерительных структур в части АЦП, устройств сопряжения и цифровых фильтров для всех обеспечиваемых им измерительных ситуаций в гипотетическом радиофизическом эксперименте. Все ФМ, расположенные в гипотетической измерительной структуре (3.11) до АЦП, имеют фиксированные (нерегулируемые) характеристики, определяемые расчетным путем и являющиеся оптимальными по определению. Все возможные варианты перебора ФМ с переменными характеристиками в нашем случае будут иметь следующие сочетания ФМ: МАЦП1 МУС1 МЦФ1;

МАЦП3 МУС1 МЦФ1;

МАЦП2 МУС1 МЦФ1;

МАЦП4 МУС1 МЦФ1;

МАЦП5 МУС1 МЦФ1;

МАЦП1 МУС2 МЦФ1;

МАЦП2 МУС2 МЦФ1;

МАЦП3 МУС2 МЦФ1;

МАЦП4 МУС2 МЦФ1;

МАЦП5 МУС2 МЦФ1;

МАЦП1 МУС1 МЦФ2;

МАЦП2 МУС1 МЦФ2;

МАЦП3 МУС1 МЦФ2;

МАЦП4 МУС1 МЦФ2;

МАЦП5 МУС1 МЦФ2;

МАЦП1 МУС2 МЦФ2;

МАЦП2 МУС2 МЦФ2;

МАЦП3 МУС2 МЦФ2;

МАЦП4 МУС2 МЦФ2;

МАЦП5 МУС2 МЦФ2 85

(3.12)

В [40] указывается, что оптимизации могут быть подвержены параметрические, функциональные и структурные характеристики ФМ. Возможностями оптимизации по всем этим характеристикам в нашем случае обладает только АЦП. ЕСЛИ СФОРМУЛИРОВАНЫ КОНКРЕТНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ РФЭ, ТО, СОГЛАСНО ОБЩИМ ТРЕБОВАНИЯМ (П. 3.1), УЖЕ НА ДАННОМ ЭТАПЕ ПРЕДСТАВЛЯЕТСЯ УМЕСТНЫМ ИСКЛЮЧИТЬ ИЗ РАССМОТРЕНИЯ ВСЕ ВАРИАНТЫ АЦП, ДЛЯ КОТОРЫХ НЕ ВЫПОЛНЯЕТСЯ УСЛОВИЕ ТЕОРЕМЫ КОТЕЛЬНИКОВА ХОТЯ БЫ ДЛЯ ОДНОГО ИЗ ОЦИФРОВЫВАЕМЫХ СИГНАЛОВ ОТ ДАТЧИКОВ РФВ.

Δt пр ≥ 1 / 2 f в .

Основной параметрической характеристикой АЦП является число разрядов, определяющее его разрешающую способность. В [102] при определении qopt на конкретных примерах установлена зависимость принятого критерия точ-

ности θ [ΔUj*] от q: θ [ΔUj*] = fθ[q],

где ΔUj* = Uj* — Uj — погрешность j-го результата измерения. Тогда: qopt =

df ( q) arg [ θ = 0] , dq q ≤ qmax

где qmax — верхняя граница возможных значений q. При этом было показано, что

с

учетом

ограничения

q

≤

qАЦПmax

оптимальное

значение

qopt = qАЦПmax. Далее, согласно общему алгоритму синтеза оптимальных измерительных структур [40], оптимизации подлежат функциональные характеристики АЦП, т. е. распределение интервалов квантования. Здесь также показано, что для подобных измерений оптимальным является их равномерное распределение, что и было принято во всех синтезированных нами системах для экспериментальных исследований.

86

Выбор оптимальной структуры измерительной цепи обеспечивает структурная оптимизация, включающая также параметрическую и функциональную оптимизацию АЦП [40]. Будем исходить из того, что на входе АЦП имеем сигнал Uj(t), приведенный к виду, удобному для оцифровки предшествующими ФМ. Тогда уравнение измерений в части оптимизируемого участка измерительной цепи будет иметь вид (в операторной форме): U ∗j = R M R ЦФ R СЧ R УС R K R ДU j (t ) =

[U j (t ) ]ΔhkU

mU

,

(3.13)

где RК, RД — операции квантования и дискретизации (выполняются в АЦП); RУС — операция передачи оцифрованного кода через УС; RСЧ — операция считывания кода в регистр ЭВМ; RЦФ — операция цифровой фильтрации; RM — операция масштабирования (выполняется в ЭВМ); h —импульсная переходная характеристика дискретизатора, ΔkU — характеристика квантователя (шаг квантования); mU — коэффициент масштабирования (цена младшего разряда). В нашем случае множество возможных вариантов построения измерительной цепи представлено пятью аналого-цифровыми преобразователями. С учетом наличия УС и ЦФ, согласно (3.13), соответствующие уравнения измерений будут иметь вид: Uj ∗ = L1[Uj(t)] = RM RЦФ RСЧ RУС RК RД Uj (t) = 〈〈[Uj(t)]hΔk1U〉〈mU1〉〉; Uj ∗ = L2[Uj(t)] = RM RЦФ RСЧ RУС RК RД Uj (t) =〈〈[Uj(t)]hΔk2U〉〈mU2〉〉; Uj ∗ = L3[Uj(t)] = RM RЦФ RСЧ RУС RК RД Uj (t) = 〈〈[Uj(t)]hΔk3U〉〈mU3〉〉; Uj ∗ = L4[Uj(t)] = RM RЦФ RСЧ RУС RК RД Uj (t) = 〈〈[Uj(t)]hΔk4U〉〈mU4〉〉; Uj ∗ = L5[Uj(t)] = RM RЦФ RСЧ RУС RК RД Uj (t) = 〈〈[Uj(t)]hΔk5U〉〈mU5〉〉. Следует иметь в виду, что процедуры квантования у имеющихся АЦП разные. У АЦП1, АЦП4, АЦП5 используется принцип поразрядного уравновешивания, у АЦП3 — параллельного уравновешивания, у АЦП2 — комбинированный (младшие разряды кодируются по принципу поразрядного, а старшие−по принципу параллельного уравновешивания). Обозначения АЦП соответствуют обозначению их моделей в п. 3.4. 87

Пусть в данном случае принятым критерием оптимизации является дисперсия погрешности [40]. При этом для завершенных измерений (до масштабирования измеряемой РФВ включительно) время однократного измерения (Δtизм) представляет сумму времени преобразования АЦП (Δtпр), времени задержек в УС (ΔtУС), при считывании в регистр ЭВМ (ΔtСЧ), при цифровой фильтрации (ΔtзЦФ) и масштабировании (ΔtМ), то есть Δt изм = Δt пр + Δt УС + ΔtСЧ + Δt зЦФ + Δt М . Здесь ΔtСЧ

(3.14)

является постоянной величиной для данной ЭВМ,

ΔtМ= q2Δt2 — время выполнения масштабирования, ΔtУС и ΔtзЦФ определяются выбранными УС и ЦФ. При использовании в измерительной цепи АЦП поразрядного уравновешивания Δtпр = qΔt1. Тогда Δt измАЦП1,4,

5

= qΔt1 + Δt УС + ΔtСЧ + Δt зЦФ + q 2 Δt 2 , (3.15)

где Δt1, Δt2 — параметры, характеризующие быстродействие соответственно квантователя и ЭВМ. Для АЦП параллельного уравновешивания и комбинированного АЦП соответственно Δt измАЦП3 = Δt1 + Δt УС + ΔtСЧ + Δt зЦФ + q 2 Δt 2

(3.16)

и Δt измАЦП2 = ( qМЛ Δt МЛ + ΔtСТ ) + Δt УС + ΔtСЧ + Δt зЦФ + q 2 Δt 2 ,

(3.17)

где ΔtМЛ + ΔtСТ=Δt1, q = qМЛ + qСТ (старшие и младшие разряды формируются раздельно). Если АЦП по быстродействию удовлетворяют условию теоремы Котельникова, то, в случае Uj(t) = Uj, согласно [40], для всех приведенных уравнений измерений дисперсия погрешности определяется следующим образом: D[ΔU*j] = U2max / (12⋅22q), где Umax — диапазон входного сигнала АЦП. Следовательно, наименьшей она будет для АЦП, имеющего наибольшее число разрядов. В нашем случае qmaxАЦП2 > qmaxАЦП1, 4, 5 > qmaxАЦП3, поэтому имеем: 88

[

]

[

]

L opt U j ( t ) = L 2 U j ( t ) / q АЦП2max , то есть qopt = qАЦП2max. Если на входе АЦП имеем линейно изменяющееся напряжение Uj(t) = Uj + Kj(t — tj), то, согласно [40] и с учетом (3.15) — (3.17), дисперсия погрешности: D[ΔU*j / L1,4,5] = U2max / (12⋅22q) + D[Kj] (qΔt1 + + ΔtУС + ΔtСЧ + ΔtзЦФ + q2Δt2);

(3.18)

D[ΔU*j / L2] = U2max / (12⋅22q) + D[Kj] [(qМЛΔtМЛ + + ΔtСТ) + ΔtУС + ΔtСЧ + ΔtзЦФ + q2Δt2];

(3.19)

D[ΔU*j / L3] = U2max / (12⋅22q) + D[Kj] (Δt1 + ΔtУС + ΔtСЧ + ΔtзЦФ + q2Δt2),

(3.20)

где D[Kj] — дисперсия Kj. В этом случае, при прочих равных условиях, дисперсия погрешности будет минимальной для АЦП параллельного преобразования:

[

]

[

]

L opt U j (t ) = L 3 U j (t ) / q АЦП3max , то есть qopt = qАЦП3max. Однако, как видно из (3.19), для комбинированного АЦП с указанным выше принципом кодирования разрядов, имеется возможность, зафиксировав время кодирования младших разрядов и наращивая число старших разрядов, получить значение дисперсии меньшее, чем для АЦП параллельного кодирования. Это может быть использовано для разработки новых, высокоэффективных АЦП, один из вариантов которых, разработанный автором, приведен в гл. 5. На практике чаще имеет место случай линейно нарастающего сигнала на входе АЦП. Из выражений (3.18) — (3.20) также видно, что дисперсия погрешности тем меньше, чем меньше времена задержек в соответствующих ФМ, что может использоваться для их оптимизации. Так, дисперсию можно уменьшить, повышая быстродействие УС, ЭВМ, ЦФ и других ФМ, определяющих величину Δtизм.

89

Уменьшения ΔtСЧ в принципе можно добиться, усовершенствуя ЭВМ (повышая частоту на ее магистрали). В нашем случае оптимальный выбор ЭВМ обеспечивается достаточностью объема ее ОЗУ, быстродействия, обеспечивающего режим реального времени и наличия возможности гибкого программирования. При этом, с учетом требований проводимого радиофизического эксперимента, достаточность объема ОЗУ определяется условием VОЗУ ≥ Тэксп / Δtизм, достаточность быстродействия в режиме реального времени — условием Δtпр ≥ ΔtУС + ΔtСЧ. Условие обеспечения максимального быстродействия АСРФИ в режиме реального времени в нашем случае следующее: Δtпр = ΔtУС + ΔtСЧ. Уменьшение времени задержки в УС в данном случае достигалось уменьшением числа их магистралей, что позволило отказаться от стандартных УС (типа КАМАК) и предложить новый подход в осуществлении сопряжения внешних устройств с ЭВМ (см. гл. 5). При выборе оптимального варианта ЦФ будем руководствоваться следующим. В составе данного ИФР имеются две разновидности программных ФМ, генерирующие ЦФ: с конечной импульсной характеристикой (КИХфильтр) и бесконечной импульсной характеристикой (БИХ-фильтр). Известно, что задержки в этих фильтрах ΔtзЦФ прямо пропорциональны их порядку NФ, то есть Δt зЦФ = Δt1N Ф , где Δt1 — время задержки у ЦФ первого порядка. Однако одинаковое качество фильтрации для указанных фильтров (по уровню подавления шумов и равномерности АЧХ) достигается при значительной разнице порядков (NФКИХ / NФБИХ ≈ 20), что определяет разницу во времени задержки. Поэтому, если, согласно требованиям РФЭ, ставится задача достижения максимального быстродействия АСРФИ в режиме реального времени, то выбирается БИХ-фильтр. Если в этом нет необходимости, то выбирается КИХ-фильтр, так как у него более линейная ФЧХ.

90

Выбор оптимального варианта АЦП позволяет определить требуемые ФМ, осуществляющие вспомогательные измерительные преобразования сигнала, по их фиксированным характеристикам (они учтены в моделях ФМ, см. п. 3.4). Так, для нормализатора расчет KU при известных значениях диапазонов выходного сигнала ПИП [UПИПmin, UПИПmax] и входного сигнала АЦП [UАЦПmin, UАЦПmax] определяется их отношением:

[

]

KU = U АЦПmin ,U АЦПmax / [U ПИПmin ,U ПИПmax ]. Следует иметь в виду, что нормализатор в составе измерительной цепи требуется, если KU больше или меньше 1. Если KU = 1, то нормализатор в составе данной измерительной цепи не требуется. Для УВХ расчет характеристик сводится к определению Δtхр и совмещению диапазонов выходного напряжения нормализатора и входного диапазона УВХ, которые должны соответствовать диапазону входных напряжений АЦП [UАЦПmin, UАЦПmax]. Если в измерительной цепи достигается минимизация дисперсии за счет использования скоростных АЦП (например, параллельного уравновешивания), УВХ может не требоваться. Выбор количества аналоговых входов АК nАК должен соответствовать количеству измеряемых РФВ (т. е. nАК= n). Однако следует учитывать тот факт, что АК является источником мультипликативной составляющей погрешности. Измерительный эксперимент показал, что ее можно свести к минимуму, если использовать УВХ на всех активных входах АК. При этом искажение сигналов составляет не более 0,1 %. Если измерительная цепь одноканальная, то АК в ее составе не требуется. В случае, если какие-либо ФМ по указанным выше причинам в составе измерительной цепи не требуются, то для оставшихся ФМ справедлив принцип сохранения совместимости, сформулированный в п. 3.3.

91

3.6. Основные положения метода и алгоритм синтеза оптимальных измерительных структур в составе адаптивных систем для радиофизических исследований

Изложенный в предыдущих главах материал позволяет сформулировать основные положения метода синтеза оптимальных измерительных цепей в составе адаптивных систем для радиофизических исследований. 1. Основой синтеза измерительных структур АСРФИ является наличие функционального ресурса (ФР), обладающего избыточностью, то есть имеющий в своем составе ФМ с возможностью изменения их характеристик или однотипные ФМ с разными фиксированными характеристиками. 2. Вывод гипотетического уравнения измерений позволяет определить возможности данного ФР, решить проблему комбинирования и совместимости входящих в его состав ФМ, в соответствии с требованиями проводимых РФЭ. 3. На основе имеющегося ФР создается экспертная система, включающая базу знаний, содержащую модели измерительных ситуаций и модели ФМ используемого ФР, базу данных, содержащую числовую реализацию моделей ФМ (их характеристик) и систему выводов всех вариантов измерительных цепей в рамках возможностей данного ФР. 4. ФР должен быть исследован на адекватность решаемой задаче синтеза измерительных структур для проводимых РФЭ. Контроль его адекватности решаемой задаче должен осуществляться в процессе синтеза всех возможных вариантов измерительных структур. 5. При выявлении неадекватности ФР решаемой задаче на любом этапе синтеза измерительных структур, производится исследование возможности его дополнения требуемыми ФМ (их моделями) или коррекции характеристик имеющихся ФМ. При достижении адекватности ФР, процесс синтеза продолжается (согласно приведенному далее алгоритму синтеза). 6. Для синтеза оптимальных измерительных структур АСРФИ должен быть выбран критерий оптимизации (в нашем случае это методическая погреш92

ность и ее дисперсия). Оптимальный вариант измерительной цепи определяется по минимальному значению выбранного критерия оптимизации. Из предыдущих рассуждений видно, что качество оптимизации измерительных структур тем выше, чем больше объем измерительного ресурса, а следовательно, базы знаний в экспертной системе, и чем больше диапазон изменения управляемых характеристик входящих в их состав ФМ. С учетом изложенного, алгоритм подготовительного этапа (создание экспертной системы, формирование полного набора возможных вариантов измерительных цепей на базе имеющегося ИФР и математическое обоснование выбранного критерия точности для их оптимизации) приведен на рис. 3.1, а алгоритм синтеза оптимальных измерительных структур в составе реальных АСРФИ после формулировки требований конкретного РФЭ — на рис. 3.2. Выполнение подготовительного этапа для проведения реального синтеза оптимальных измерительных структур начинается с формирования ФР и его анализа с целью выявления принципиальной возможности оптимизации измерительных структур на его основе. Если такой возможности нет (отсутствуют ФМ с возможностью изменения их характеристик), то оптимизация измерительных структур, как было сказано выше, осуществляется путем дополнения состава ФР или коррекцией характеристик имеющихся ФМ. Если ФР обладает принципиальной возможностью оптимизации измерительных структур, то далее выявляются все возможные измерительные ситуации, которым он соответствует, и они представляются в виде моделей в составе БЗ. Затем производится разработка моделей всех ФМ, входящих в состав ФР, и внесение их в состав БЗ. Далее для имеющегося ФР и измерительных ситуаций формируется следующая составная часть экспертной системы — система логических выводов. Решение задач комбинирования и совместимости ФМ завершается выводом гипотетического уравнения измерений.

93

Формирование БД осуществляется внесением в модели ФМ соответствующих числовых данных. После этого возможен вывод всех вариантов измерительных цепей на базе данного ИФР. Оптимизация конкретных измерительных структур (алгоритм приведен на рис. 3.2) производится после постановки конкретной радиофизической измерительной задачи, поскольку нужны знания требований проводимых радиофизических экспериментов. Завершенный синтез измерительных структур, как отмечалось, в принципе возможен только при сохранении адекватности ФР решаемой задаче на протяжении всего процесса синтеза. Сначала производится установление наличия или разработка требуемых для решения поставленной задачи ПИП. Затем ЭС выявляет измерительные ситуации, соответствующие требованиям проводимого РФЭ, и формирует варианты измерительных структур на их основе. Как указывалось в п. 3.5, процесс оптимизации с наибольшей полнотой требуется в части АЦП. Однако перед проведением этого, наиболее ответственного этапа оптимизации производится анализ всех имеющихся АЦП на соответствие требованиям теоремы Котельникова, после чего экспертной системой делается вывод об их адекватности требованиям проводимых РФЭ. На данном этапе оптимизации производится отбраковка неадекватных АЦП и соответствующих вариантов измерительных структур. Далее для измерительных структур, подлежащих оптимизации, производится определение дисперсии полной погрешности (с учетом всех ФМ, имеющих изменяемые характеристики) и выбор варианта с минимальным ее значением. После этого производится расчет характеристик ФМ, осуществляющих вспомогательные измерительные преобразования, согласно требованиям радиофизического эксперимента. Как видно из рис. 3.2, в зависимости от требований РФЭ те или иные вспомогательные ФМ могут отсутствовать. Формирование оптимальной измерительной структуры для проводимых РФЭ заканчивается выбором (разработкой) требуемого СМО, которое для каждого РФЭ является индивидуальным.

94

Многопараметрические АСРФИ имеют в своем составе несколько измерительных структур, а процедура синтеза в полном объеме производится для каждого РФЭ, необходимого для решения поставленной радиофизической измерительной задачи. В этом случае процесс оптимизации должен производиться для каждой из них в отдельности, а АСРФИ должна обладать соответствующей гибкостью при их формировании. На данном этапе также производится коррекция характеристик АК и управляющего модуля (в их моделях). Далее, используя приведенный аппарат синтеза измерительных структур адаптивной системы для радиофизических исследований, возможен вывод ее структурной схемы и заполнение конкретными функциональными блоками, через посредство логических цепей, разработанных в гл. 2. Для исследуемых гетероструктур и приборов с зарядовой связью на их основе пример разработки подобной системы приведен в гл. 4.

95

Начало Начало Формирование ФР Постановка измерительной задачи Анализ возможностей ФР для синтеза ИС

Расширение состава ФР

i=1

Нет

Формулирование требований РФЭi Перебор ва(внесение векторных параметров) риантов ИС возможен? Анализ ФР на адекватность

Оптимизация измерительных структур невозможна Довершение или коррекция ФР

Да

Вывод измерительной ситуации и их моделей Нет ФР адекватен по ПИПi? Разработка моделей ФР Да системы выводов ВыборФормирование требуемых измерительных ситуаций Решение задач комбинирования и совместимости Формирование вариантов изФМ выв. гипотетической измерительной струкмерит. структур на основе требуемой конкретной РФЭi Создание базы данных

i=i+1

Анализ АЦП на соответствие Вывод всех вариантов ИС теореме Котельникова Математическое обоснование принятия критерия точности j=1 для оптимальных измерительных структур

j=j+1

Нет Завершение создания fАЦП i max ≥ fв экспертной системы Да

Отбраковка j-го АЦП

Учет j-го АЦП Конец

б 3.1. Алгоритм формирования экспертной системы Рис. а в для осуществления оптимального синтеза измерительных Рис. 3.2а. Алгоритм оптимизации измерительных структур 96 на основе имеющегося функционального ресурса (начало)

г

а

б Нет

в

j=g Да

Нет

ФР адекватен в части АЦП? Да Исключение вариантов измерительных структур, содержащих отбракованные АЦП Определение дисперсии погрешности для каждого оставшегося варианта измерительной цепи Выбор вариантов ИЦ с минимальной дисперсией

Совмещение диапазонов напряжения ПИПi и АЦП

Да Диапазоны совпадают? Нет Расчет Кvi требует нормализатора Нормализатор не требуется Нет Требуется аналоговое запоминание сигнала?

д Рис. 3.2б. Алгоритм оптимизации измерительных структур на основе имеющегося функционального ресурса (продолжение) 97

е

е

д

г

Расчет Δtхр для требуемых УВХi , учет диапазона входного напряжения УВХ не требуется

Система многоканаль-ная?

Нет

Да Выбор АКi с требуемым числом каналов АК не требуется Выбор СМОi согласно треб. РФЭi

Формирование оптимальной измерительной цепи Нет

i = k? Да Нет

Объединение ИС?

Да Коррекция параметров МАК, МУпр

Вывод структурной схемы и ее заполнение

Конец

Рис. 3.2в. Алгоритм оптимизации измерительных структур ф

(

98

)

ГЛАВА 4 РАЗРАБОТКА ОПТИМАЛЬНОЙ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ЗАРЯДОВЫХ И ЧАСТОТНЫХ СВОЙСТВ ГЕТЕРОСТРУКТУР И ПРИБОРОВ С ЗАРЯДОВОЙ СВЯЗЬЮ НА ИХ ОСНОВЕ 4.1. Характеристика зарядовых процессов в гетероструктурах и выбор методов их исследования

В гл. 1 указывалось (в работах лауреата Нобелевской премии академика Ж.И. Алферова [1—6] особо подчеркивается), что качество протекающих в гетероструктурах зарядовых процессов при взаимодействии полей и носителей заряда (КГ/С), как в общем случае, так и в исследованных нами гетероструктурах (рис. 1.1), определяется чистотой твердотельных слоев (материалов), входящих в ее состав, и качеством границ раздела между ними. Для нашего случая обобщенно представим это следующим образом: К Г С = К МПДП = К М , К Д , К П , К М − Д , К Д −П ,

(4.1)

где КМ — качество слоя металла, определяемое наличием в нем различных примесей (КМ=〈{Iмi}〉, их частичная нейтрализация осуществляется поликремнием); КД — качество слоя диэлектрика, определяемое наличием примесей в слое диэлектрика и качеством кристаллической структуры (КД=〈{Iдj}, 〈Ккс〉〉); КП — качество слоя полупроводника, также определяемое наличием различных примесей (КП=〈{Iпк}〉), образующих в нем моноэнергетические уровни; КМ—Д — качество границы «металл — поликремний — диэлектрик», определяемое качеством слоя металла и технологией сращивания с поликремнием и диэлектриком Т1 (КМ—Д = 〈КМ, Т1〉); КД—П — качество границы раздела «диэлектрик — полупроводник», определяемое качеством слоев диэлектрика, полупроводника и технологией ее получения Т2 (КД—П = 〈КД, КП, Т2〉). В свою очередь, среди всех примесей Iмi наиболее нежелательными являются элементы с малым ионным радиусом (щелочные металлы Iмщi и галогены Iмгi, Iмщi, Iмгi ∋ Iм). При изготовле99

нии гетероструктуры эти факторы, в сочетании с технологической обработкой Т1, приводят к появлению на границе раздела М—Д подвижных ионов, способных мигрировать в диэлектрике. Они, в сочетании с имеющимися примесями в диэлектрике, образуют подвижную компоненту встроенного заряда диэлектрика Qdп, обусловленную наличием подвижных ионов Qи. Т. е. [{Iмi}, {Iмj}, Т1] ⏐⇒ (Qdп = Qи). Наличие нарушений кристаллической структуры диэлектрика является причиной появления в нем диполей (Ккс = {Dl}), также обладающих дестабилизирующими свойствами. Из них преобладающими являются диполи типа «заряженная частица в двойной потенциальной яме», составляющие неподвижную часть Qd (Qdн = Qд). Наличие моноэнергетических уровней в приповерхностной области полупроводника с энергией активации Et определяет порядок кинетики m и частотные факторы ω происходящих на них зарядовых процессов, т. е. ({Iпк} ⏐⇒ Et, m, ω). Наличие поверхностных состояний в запрещенной зоне полупроводника, вблизи границы раздела Д–П, Nss(Е) определяется нарушениями кристаллической структуры на границе раздела Д—П, т. е. ее качеством [〈КД, КП, Т2〉 ⏐⇒ Nss(Е)]. Таким образом, для приведенных гетероструктур основными характеристиками, определяющими их зарядовое состояние, являются Qd = Qdп + Qdн, Nss(E), Еt, m и ω. Известно [17], что частотные факторы для зарядовых процессов, определяемых диполями и перемещением ионов в диэлектрике, имеют значения порядка 102—103 Гц и поэтому в радиочастотном диапазоне на частотные свойства гетероструктур влияния практически не оказывают. В работе [24] показано, что при воздействии электрического поля на диэлектрик толщиной, равной или больше 100 Å, границы раздела оказывают слабое влияние на его свойства. Поверхностные состояния вблизи границы раздела Д—П сказываются на частотах до единиц мегагерц. Частотные факторы для зарядовых процессов, определяемых наличием моноэнергетических уровней полупроводника вблизи границы раздела Д—П, могут достигать значений порядка 1012 Гц и, как показано в гл. 1, именно они будут определять высокочастотные свойства гетероструктур. 100

В силу специфики исследовавшихся гетероструктур и ПЗС на их основе (микронные и субмикронные размеры слоев, многослойность, нерасчленяемость слоев и т. д.), для их исследования не представляется возможным использовать прямые методы. Все существующие методы исследования свойств подобных гетероструктур являются косвенными. Поэтому для получения достоверной информации необходимо использовать смежные методы для проверки полученных результатов. Анализ требований эксперимента по исследованию зарядовых процессов в данных гетероструктурах показал, что погрешности измерения указанных выше зарядовых характеристик должны быть следующими. Измерение Nss(Е) и Qd (Qdп и Qdн) может иметь погрешность порядка 15—20 %, поскольку используется для оценки зарядового состояния диэлектрика, полупроводника, границ раздела «металл — поликремний — диэлектрик» и «диэлектрик — полупроводник» гетероструктур. Погрешность измерения Et должна быть не более 2 %, иначе невозможным будет достоверное определение порядка кинетики и частотного фактора для данного моноэнергетического уровня, характеризующих частотные свойства гетероструктур и ПЗС, а также наличие тех или иных химических элементов в полупроводнике, определяющих оптические свойства гетероструктур при их использовании в качестве фотоприемников. Анализ методов определения указанных зарядовых характеристик показал, что наиболее информативными из них, позволяющими обеспечить выполнение указанных требований, являются методы емкостной и термоактивационной спектроскопии [17, 18, 25]. К наиболее информативным методам емкостной спектроскопии в нашем случае следует отнести методы высокочастотных (ВЧ) и низкочастотных (НЧ) вольт-фарадных характеристик (ВФХ), термостимулированной емкости (ТСЕ), изотермической релаксации емкости (ИРЕ). Известно, что методы ВЧ и НЧ ВФХ позволяют с методической погрешностью не хуже 10 % определять Nss(Е) и Qd, однако совсем не позволяют определять Еt и соотношение подвижной и неподвижной компонент Qd. Метод ИРЕ обеспечивает наиболее точное (с методической 101

погрешностью порядка 1 %) определение Еt одного МУ, например при легировании полупроводника однотипной примесью для получения заданных свойств гетероструктур, но не позволяет определять несколько Еt (имеют место у некачественных гетероструктур) и совершенно нечувствителен к наличию поверхностных состояний. Те характеристики, которые невозможно определить указанными методами (Et для нескольких моноэнергетических уровней, их порядок кинетики и частотные факторы), можно получить методами термоактивационной спектроскопии. Анализ термоактивационных методов исследования гетероструктур позволил выделить следующие из них как наиболее информативные (для данного случая): методы термостимулированных токов поляризации (ТСП), термостимулированных токов деполяризации (ТСД) и метод термостимулированного тока с фракционным нагревом (ФТСТ). В [22, 103, 104] численным моделированием показано, что метод ТСП дает минимальную методическую погрешность при определении Qdп и Qdн (до 15 %). Метод ТСД с термоочисткой от фонового заряда — минимальную методическую погрешность (порядка 1 %) при определении Еt, температурного положения максимумов тиков Tт и, следовательно, порядка кинетики т и частотного фактора ω. Метод ФТСТ позволяет определять распределение Nss(E) с методической погрешностью порядка 10 %, что больше, чем в случае НЧ ВФХ. Поэтому этот метод использовался только в целях взаимопроверки. Из сказанного следует, что современный радиофизический эксперимент по исследованию зарядовых процессов в гетероструктурах, с точки зрения требований к системам для радиофизических исследований (СРФИ), имеет следующие особенности. Необходимость очистки границ раздела слоев гетероструктур от фонового заряда при выявлении в них дефектов требует максимальной адаптивности СРФИ к изменяющимся условиям текущего радиофизического эксперимента. Поскольку зарядовые процессы в гетероструктурах очень слабые, то СРФИ должна иметь предельно достижимую разрешающую способность и точность измерений. Наличие быстропротекающих 102

процессов требует от СРФИ максимального быстродействия. Кроме того, решение подобных задач связано с реализацией нескольких смежных методов определения зарядовых характеристик гетероструктур, анализом и сопоставлением полученных результатов измерений и выводом заключений, что требует создания экспертных систем в составе АСРФИ (обосновано в предыдущих главах). 4.2. Анализ требований эксперимента по определению зарядового состояния гетероструктур методами емкостной спектроскопии и вывод оптимальных измерительных структур

Среди использовавшихся для исследования гетероструктур методов емкостной спектроскопии имелись независимые методы, не требующие дополнительной информации, полученной другими методами (ИРЕ, ВЧ ВФХ) и зависимые, т. е. требующие такую информацию (метод НЧ ВФХ). 4.2.1. Метод изотермической релаксации емкости

Рассмотрим сначала реализацию независимого метода ИРЕ. Синтез измерительных структур здесь и далее будем вести в соответствии с алгоритмом, представленным на рис. 3.2. В качестве ПИП в данном случае используется ЭУ ИРЕ (см. рис. 4.1). Формирователь перепадов напряжения 1 создает сигнал ub(t) величиной 5—10 В (рис. 4.2, верхний график), смещенный на величину, не меньше напряжения Uи, при котором у гетероструктуры формируется инверсионный слой. В нашем случае использовались гетероструктуры на базе кремния n-типа, поэтому Uи находится в отрицательной области и составляет величину 3÷5 В. Генератор высокой частоты 2 выдает гармонический сигнал, используемый в качестве измерительного сигнала для определения емкости гетероструктур. Его оптимальные

параметры

следующие:

частота

—

∼1 МГц, амплитуда — порядка 10 мВ. Емкости Сгет и Сд образуют емкостный 103

делитель. Сигнал на емкости Сд представляет собой промодулированный высокочастотный сигнал, огибающая которого является сигналом релаксации емкости uc(t), которая выделяется с помощью селективного вольтметра 3. Температура гетероструктуры определяется с помощью дифференциальной термопары 4 относительно тройной точки воды (талый лед в «нуль»-термостате 5) и измеряется измерителем температуры 6 с точностью до 0,1 К. Емкость С является разделительной. Модель ЭУ ИРЕ с ее параметрами в данном случае, согласно п. 3.4, будет иметь вид: Мs5ИРЕ = {Rs5(⋅), (s5 ∈ [S5min; S5max], fs5 ≤ 0,25 МГц⎯)s5, 1

ub(t)

C

2

Сгет 3

4

5

uс(t)

CД 6

Рис. 4.1. Функциональная схема реализации экспериментальной установки ИРЕ: 1 — фомирователь перепадов напряжения; 2 — генератор высокой частоты; 3 — селективный вольтметр; 4 — дифференциальная термопара; 5 —«нуль»-термостат (на 0 °С); 6 — измеритель температуры (отградуирован в градусах кельвина)

(u5(t) ∈ [U5min = -10 В, U5max= 0 В], fв = 0,25 МГц), abs 0, inc М-1s5ИРЕ}.

104

ub(t) 0 Uu

t

tp2

tp2 uc(t)

tp1

tp1

0

t T1 T2 T1 > T2

Рис. 4.2. Вид функции релаксации емкости гетероструктуры uс(t) для двух температурных точек (T1, T2) при воздействии напряжения ub(t)

Энергия активации моноэнергетического уровни Et определяется по сигналу релаксации емкости uс(t) (рис. 4.2, нижний график):

E t ИРЕ = F1[uс (t ) ] ,

(4.2)

где F1 — расчетные формулы для определения EtИРЕ. uс(t) зависит только от времени, поэтому для ее ввода в ЭВМ достаточно иметь один ИК. Напряжение на выходе ЭУ ИРЕ изменяется в пределах 0 ÷ -10 В. Наличие крутого перепада напряжения uс(t) предполагает наличие максимального быстродействия у ИК в данной АСРФИ, т. е. fmax = 0,5 МГц. Это требует, прежде всего, максимального быстродействия от АЦП в режиме реального времени. Минимальный уровень 105

флуктуационных шумов на выходе ЭУ ограничивает цену младшего разряда АЦП на уровне 5 мВ. Следовательно, в данном случае адекватными являются АЦП, представленные следующими моделями (см. п. 3.4): МАЦП2 = {RАЦП2(⋅), (U ∈ [U2min = -5 В; U2max = +5 В], f ∈ [0, fmax2 = 1,0 МГц]), МУВХ, МКом⎯)АЦП2, q2max = 10÷16, abs (МАЦП1, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5) inc 0}; МАЦП3 = {RАЦП3(⋅), (U ∈ [U3min = -8,128 В; U3max = 0 В], f ∈ [0, fmax3 = 50 МГц]), МУВХ, МКом⎯)АЦП3, q3max = 8, abs (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП4, МАЦП5) inc 0}. Учитывая то, что по быстродействию оба АЦП удовлетворяют предъявляемым требованиям, а число разрядов разное, выбираем вариант АЦП с большим числом разрядов, то есть модель МАЦП2. Для диапазона напряжений 5 В (область отрицательных напряжений) и указанной выше цены младшего разряда (5 мВ), согласно процедуре оптимизации (п. 3.5), оптимальное значение числа разрядов АЦП qopt = 11. Из приведенных данных видно, что измерительной цепи требуется нормализатор, имеющий КU2 = |U2min| / |U5min| = 5 В / 10 В = 0,5. Следовательно, его модель будет иметь вид: МН2 = {RН2(⋅), (s2, Мs2⎯)Н2, КU2 = 0,5, abs 0, inc М-1Н2}. УВХ в данном случае, согласно требованиям проводимого радиофизического эксперимента, должно иметь tхр ≥ 1мкс, а его модель: МУВХ2 = {RУВХ2(⋅), (U ∈ [UАЦПmin, UАЦПmax]⎯)УВХ2, tхр2 = 1NИРЕ мкс, abs 0, inc 0}, где NИРЕ — номер канала ИРЕ, интегрированного в состав многопараметрической АСРФИ. Из имеющихся УС по количеству разрядов подходят оба, однако меньшую дисперсию погрешности (меньшее время задержки) имеет УС1, модель которого имеет вид:

106

=

МУС1

{RУС1(⋅),

(МАЦП1,

МАЦП2,

МАЦП3,

МАЦП4,

МАЦП5⎯)УС1,

qУС1 = 24, tзУС1 = 0,1 мкс, abs МУС2, inc 0}. Цифровая фильтрация для данного РФЭ не требуется, т. к. аддитивная помеха пренебрежимо мала. После ввода информации в ЭВМ обязательно должны быть произведены операции, обратные нормированию и ПИП, модели которых в данном случае будут соответственно иметь вид:

М-1Н2 = {R-1Н2(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, МЦФ)-1Н2, (КU2)-1 abs 0, inc 0}; М-1s5 = {R-1s5(⋅), (М-1Н5⎯)s5-1, abs 0, inc 0}. Согласно требованиям данного РФЭ измерительный канал ИРЕ должен работать в соответствии с алгоритмом, приведенным на рис. 4.3. Для расчета величины Еt эксперимент по определению времени релаксации tp проводится для нескольких значений температуры [105, 106]. Поскольку температура является одним из факторов, влияющих на динамику релаксации емкости гетероструктуры, то в процессе каждого измерения времени релаксации она поддерживалась постоянной с абсолютной погрешностью в пределах 0,05÷0,3 К (в зависимости

от

длительности

процесса

релаксации). После стабилизации температурной точки (Т = Т1) производится ввод информации в ЭВМ. Каждое вводимое значение сигнала от ЭУ сравнивается с нулем с точностью до цены младшего разряда АЦП (самый низкий порог дискриминации по напряжению, позволяющий получить наиболее точный результат). При наличии нестабильности напряжения на выходе ЭУ, обусловленной нестабильностью напряжений источников питания, сетевой наводкой и т. д., порог дискриминации программно может быть изменен (увеличен) в любых пределах. В нашем случае [30, 54] эксперименты проводились с наименьшим порогом дискриминации. 107

При появлении перепада в сигнале uс(t) (рис. 4.2), программный таймер должен вести счет интервалов дискретизации на участке релаксации емкости гетероструктуры (см. алгоритм рис. 4.3). Завершение процесса релаксации и формирование интервалов tp производится при совпадении вводимого кода с нулем с точностью до Uмр. После определения значения tp1 температура образца изменялась в ту или иную сторону (до T = T2), и, после ее стабилизации, эксперимент повторялся, в результате чего определялось значение tp2. Таким образом, определяется столько значений tp , сколько взято температурных точек (на усмотрение экспериментатора, но не менее двух). Расчет энергии активации Et моноэнергетического уровня в приповерхностной области полупроводника гетероструктуры [F1 в (4.2)] в общем случае производился по формуле [105]:

Et =

nT ∑

ln t pi

− ∑ ln t pi ∑

1 kTi

kTi i i 1 2 1 2 nT ∑ ( ) − (∑ ) kTi i i kTi i

,

(4.3)

где nT — общее число температурных точек; i — номер текущей температурной точки Ti, k — постоянная Больцмана. Исследование влияния разных температурных интервалов (между Ti и Ti+1) на получаемые результаты в пределах от 0 °С до 30 °С [54] показало, что если они больше 10 °С, то расхождения в значениях Еti и Eti+1 не более 1 % (для меньшего температурного интервала оно увеличивается). Поэтому при проведении экспериментов по определению Еt можно взять две температурные точки в указанных пределах с интервалом более 10 °С. При этом (4.3) имеет вид:

Et = k

ln t p 2 − t p1 1 1 − T2 T1

108

.

Начало Установка образца гетероструктуры Нагрев образца до Т = Т 1 Задание порога дискриминации Δδ Ввод оцифрованного кода Δ нет

Δ >> Δδ да Счет Т о

Δ ≤ Δδ

нет

да Определение tР Изменение температуры образца да Т = Т2 нет Определение Еt Конец

Рис. 4.3. Алгоритм функционирования ИК, реализующего метод ИРЕ

109

Приведенные соотношения составляют основу СМОИРЕ, реализующего выражение (4.2). Анализ методической погрешности для данного метода, проведенный в [107], показал, что она составляет порядка 1 %. Тогда модель данного СМО будет иметь вид: МСМОИРЕ = {RСМОИРЕ(⋅), (МАЦП, МУС, М-1Н, М-1s⎯)СМОИРЕ, ηt = 1, abs 0, inc 0}. Формирование управляющих сигналов в данном РФЭ сводится к обеспечению стробирования УВХ, что предполагает наличие одного двоичного разряда управления в следующей его модели:

МУпр = {RУпр(⋅), (s, Мs, МН, МУВХ, МАК, МАЦП, МУС, М-1Н, М-1s, МСМО⎯)Упр, nРг = 1, abs 0, inc МУВХ}. Для обеспечения формирования строба УВХ расчетной длительности в дальнейшем в структуре АСРФИ следует предусмотреть одновибратор (ОВ), запускаемый по данному управляющему сигналу. Таким образом, в данном случае УИ в операторной форме, определяющее измерительную структуру данного ИК, будет иметь вид [частный случай гипотетического УИ (3.10)]: 3 2 1 1 λ 1∗ = R 21 R 21R 21K 1R11 γ 1,

(4.4а)

где γ1 — изменение высокочастотной емкости гетероструктуры; R111 — ЭУ ИРЕ; К1 — АЦП; R211 — УС; R212 — масштабирование измеряемых величин; R213 — СМОИРЕ; λ1* — измеренное значение Et. При этом оптимальная измерительная структура в модельной форме будет иметь вид: МУпр, МСМОИРЕ М-1s5 М-1Н2 МУС1 МАЦП2 МУВХ2 МН2 Мs5ИРЕ.

(4.4б)

Следует заметить, что в данном случае ФР сохранял адекватность на протяжении всего синтеза. Систематическая и случайная погрешности измерений в данном случае определялась следующим образом. Основная погрешность измерения в части АЦП и УС проанализирована в [107] и составляла не более 0,1 %. Систематиче110

ские погрешности прямых измерений t pi и Ti в (4.3) определялись следующим образом. Систематическая погрешность измерения времен релаксации емкости

δt p бралась равной половине цены деления шкалы измерения, т. е. интервала дискретизации [δtp = 0,5T0 = 0,5 ⋅ 2,5 = 1,25 (мкс)]. Систематическая погрешность измерения температуры δТ взята равной половине интервала дрейфа температуры в процессе эксперимента (худший вариант — 0,3 К — см. выше), т. е. δТ = 0,15 К. Среднеквадратические погрешности Sn, x определялись по соотношению:

S n ,x =

n ( x − x )2 ∑ n( n −i1) , i =1

(4.5)

где x — измеряемая РФВ, n — количество измерений. Для серий из n = 5 измерений они имели значения: S 5 ,t = 0 ,06 c, S 5 ,T = 0 ,07 °C . Тогда полные поp грешности прямых измерений, с учетом случайных и систематических составляющих, определим согласно формуле: Δx = ( S n , x t α , n ) 2 + (

t α ,∞

3

δx ) 2 ,

(4.6)

где α — доверительная вероятность; tα, n — коэффициент Стьюдента (определяется по таблице). В нашем случае для α = 0,95 и n = 5 получено Δtp = 0,17 c, ΔT=0,22 °С. Погрешность косвенного измерения энергии активации Et определялась как 2

2 ⎛ ∂E t ⎞ ⎛ ∂E t ⎞ ΔE t = 11 . 2⎜⎜ Δt p ⎟⎟ + 2⎜ ΔT ⎟ . ⎝ ∂T ⎠ ⎝ ∂t p ⎠

(4.7)

С учетом (4.5) для Т1 = 283 K, Т2 = 193 К в случае быстрых релаксаций (tp было в приделах 1÷10 с) с доверительной вероятностью α = 0,95 111

ΔЕt = ±0,01 эВ. Все измерявшиеся значения Еt находились в приделах 0,10÷0,50 эВ. 4.2.2. Методы вольт–фарадных характеристик

При реализации другого независимого метода — метода ВЧ ВФХ — производились совокупные измерения (зависимость емкости гетероструктуры Сгет от приложенного к ее затвору напряжения Vg). Следовательно, ввод измеряемых РФВ должен осуществляться по двум каналам с синхронной фиксацией точек на УВХ. По измеренным характеристикам ВЧ ВФХ [Сгет(Vg)] определялись следующие характеристики гетероструктур Qd, Cd, VПЗ, Nss(E):

[Q ]

= F2 [C ГЕТ (Vg )] ,

(4.8а)

[C ]

= F3 [C ГЕТ (Vg )] ,

(4.8б)

d ВЧ ⋅ ВФХ

d ВЧ ⋅ ВФХ

[N

ss

( E ),VПЗ ]ВЧ ⋅ВФХ = F4 [C ГЕТ (Vg ),Vg (t )] ,

(4.8в)

где F2 — F4 — соответствующие расчетные формулы метода ВЧ ВФХ. Измерение зависимостей Сгет(Vg) и напряжения Vg(t) производится на соответствующих выходах ЭУ ВЧ ВФХ в виде эквивалентных напряжений. Измерение зависимости [Сгет(Vg)] производилось с выхода ЭУ в виде эквивалентного напряжения uгет(t), функционально-принципиальная схема которой приведена на рис. 4.4. Смесь линейно изменяющегося напряжения от генератора пилообразного напряжения (ГПН) 1, например от генератора типа Г6-15, и высокочастотный измерительный сигнал от генератора высокой частоты (ГВЧ) 2, например генератора типа Г3-112, как в ЭУ ИРЕ, подается на затвор гетероструктуры. Селективная система (СС) 3 с использованием индуктивной связи и параллельного колебательного контура выделяет высокочастотную составляющую (1 МГц), огибающей которой является ВЧ ВФХ. В данном случае использовано схемное решение [57, 74], обеспечивающее более высокое отношение 112

«сигнал / шум» и более стабильный сигнал на выходе СВ 4, по сравнению с другими известными схемами. Вид измеряемых сигналов Vg(t) и Сгет(t) на выходе ЭУ приведен на рис. 4.5. Калибровочная емкость Скл предназначена для градуировки шкалы Сгет. Переключение ключа Кл и изменение емкости Скл производится в ручном режиме (в пределах 10÷100 пФ). Модели соответствующих ПИП, согласно п. 3.4, в данном случае будут иметь вид:

Vg C

1 R

2

Кл

СКЛ

Cгет

3

4

uгет (Vg)

Vg, В Рис. 4.4. Функционально-принципиальная схема ЭУ 10 ВЧ ВФХ: t 0 -10 Cгет Cd

Сmin 113 0 Рис. 4.5. Вид измеряемых сигналов Vg(t) и Сгет(t)

t

Мs3ВЧВФХ = {Rs3(⋅), (s3 ∈ [S3min, S3max], fs3 ∈ [fs3min, fs3max] ⎯)s3, (u3(t) ∈ [U3min = 0 В, U3max = +1 В], f3 ∈ [f3гmin = 10−3 Гц, f3гmax =1 Гц]), abs 0, inc М-1s3ВЧВФХ}. Мs10Vg = {Rs10(⋅), (us10(t) ∈ [U10min = -10 В, U10max = +10 В], fs ∈ [f10m min = 10-3 Гц, f10m max = 10-2 Гц]), abs 0, inc М-1s10Vg}. Для оцифровки сигналов в указанных амплитудных и частотных диапазонах подходят все имеющиеся в нашем распоряжении АЦП. Однако поскольку данный РФЭ реализуется в рамках одной и той же решаемой задачи по определению зарядового состояния гетероструктур и частотных свойств ПЗС, в составе одной и той же АСРФИ, то, с учетом требований предыдущего РФЭ, АЦП остается тот же. Нормализаторы

в

данном

случае

будут

иметь

соответственно

КU3 = 5 В / 1 В = 5 и КU10 = 20 В / 10 В = 0,5, а их модели будут иметь вид: МН3 = {RН3(⋅), (s3, Мs3⎯)Н3, КU3 = 5, abs 0, inc М-1Н3}, МН10 = {RН10(⋅), (s10, Мs10⎯)Н10, КU10 = 0,5, abs 0, inc М-1Н10}.

114

Несмотря на то что в данном радиофизическом эксперименте сигналы гораздо более низкочастотные, чем в предыдущем РФЭ, характеристики УВХ здесь могут быть выбраны такими же (с учетом количества каналов), поскольку АЦП общий. То есть в данном случае tхр3 ≥ 2 мкс, а модели будут следующими: МУВХ3 = {RУВХ3(⋅), (U ∈ [UАЦПmin, UАЦПmax] ⎯)УВХ3, tхр3 = NВЧВФХ (мкс), abs 0, inc 0}, МУВХ10 = {RУВХ10(⋅), (U ∈ [UАЦПmin, UАЦПmax] ⎯)УВХ10, tхр10 = NVg (мкс), abs 0, inc 0}, где NВЧВФХ и NVg — порядковые номера соответствующих ИК. В данном РФЭ требуется измерение РФВ по двум каналам, однако число каналов аналогового мультиплексора следует выбирать с учетом требований всех измерительных структур, входящих в данную систему, и будет произведено на этапе коррекции ее параметров.

Рассматриваемый РФЭ предъявляет менее жесткие требования как к АЦП, так и к УС (по сравнению с предыдущим РФЭ), поэтому УС также остается прежним. Обработка введенных массивов информации (uгет и Vg) заключалась в следующем. Поскольку спектральный анализ здесь отсутствует, то взвешивание сигналов временным окном и алгоритмический анализатор спектра отсутствуют. Аддитивная помеха в данном случае не превышает величину цены младшего разряда АЦП, поэтому ЦФ также не требуется. Масштабирование измеряемых РФВ производится в результате выполнения операций, обратных нормализации и ПИП, модели которых соответственно будут иметь вид: М-1Н3 = {R-1Н3(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, МЦФ)-1Н3, (КU3 = 5)-1 abs 0, inc 0}; М-1Н10 = {R-1Н10(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, МЦФ)-1 Н10,

(КU10 = 0,5)-1 abs 0, inc 0}; 115

М-1s3 = {R-1s3(⋅), (М-1Н3⎯)s3-1, abs 0, inc 0}; М-1s10 = {R-1s10(⋅), (М-1Н10⎯)s10-1, abs 0, inc 0}. СМОВЧВФХ предполагает получение основных параметров гетероструктур, прежде всего распределения плотности поверхностных состояний по ширине запрещенной зоны полупроводника Nss(E) и встроенного заряда диэлектрика Qd исследуемой гетероструктуры. Методика получения указанных характеристик гетероструктур приведена в [108], однако данный метод позволяет определять характеристики гетероструктур с методической погрешностью до 20 %. Поэтому модель СМО, реализующего соотношения (4.8 а—в) в данном случае имеет вид: МСМОВЧВФХ = {RСМОВЧВФХ(⋅), (МАЦП, МУС, М-1Н, М-1s⎯)СМОВЧВФХ, ηt ≤ 20, abs 0, inc 0}. Формирование управляющих сигналов для УВХ и АК также будет учтено в общей модели управляющих воздействий для всей АСРФИ. Более точно определять Nss(E) и Qd (с методической погрешностью не хуже 5 %) позволяет метод НЧ ВФХ: [ N ss ( E )] НЧ ⋅ВФХ = F5 [ I ГЕТ (V g ) ,C d ,V ПЗ ] ,

[Qd ]НЧ ⋅ВФХ

= F6 [ I ГЕТ ( V g ), C d ] ,

(4.9а) (4.9б)

где F5, F6 — соответствующие расчетные формулы метода НЧ ВФХ. Однако данный метод является зависимым, т. е. определение емкости диэлектрика Cd и напряжения плоских зон VПЗ производится другим методом (в нашем случае методом ВЧ ВФХ). Измеряемая кривая НЧ ВФХ получается на выходе ЭУ, функциональнопринципиальная схема которой приведена на рис. 4.6. В отличие от схемы, приведенной в [108], данная схема имеет повышенную точность балансировки моста, что позволило свести к минимуму влияние перезарядки емкости Сгет при 116

смене знака напряжения Vg в ходе эксперимента и существенно улучшить качество (форму) НЧ ВФХ. Гетероструктура включается в одно из плеч моста. Эквивалентная емкость Сэ выбирается близкой к максимальной емкости гетероструктуры. Парафазное пилообразное напряжение от генератора 1 (например, Г6—15) изменяется достаточно медленно (с частотой не более 0,01 Гц), поскольку зарядовые процессы в гетероструктуре должны быть квазистатическими. Если мост сбалансирован (резисторами R1 и R2) то через электрометрический усилитель 2 (ЭУс, например типа ИХПС «Фарада», имеющий возможность

измерения

малых

токов

до 10-12 А) ток протекать не будет. Разбаланс моста будет происходить только в интервале значений напряжения Vg, когда происходит модуляция емкости гетероструктуры (для исследовавшихся гетероструктур НЧ ВФХ приведена на рис. 4.7). На выходе ЭУс имеет место медленно изменяющееся напряжение, пропорциональное току через гетероструктуру, определяемое соотношением [108]: Cгет Vg 1 1

2

2

R2 R

uгет (t)

CЭ Рис. 4.6. Функционально-принципиальная схема ЭУ НЧ ВФХ: 1 — парафазный ГПН; 2 — ЭУс

117

Vg(t), В 10

t 0

-10

≥ 50 с

uгет(t)

t

0

Cгет(t) Cd

t 0 Рис. 4.7. Вид зависимостей Vg(t), uгет(t) и Сгет(t)

uгет (V g ) =

+V g

∫

I 0 − I (V g )

−V g

118

I0

dV g ,

где ±Vg — пределы изменения Vg (в нашем случае — ±10 В), I0 — ток через гетероструктуру, когда ее емкость равна емкости диэлектрика (Сd). В свою очередь ток через гетероструктуру связан с ее емкостью соотношением:

( )

I V g = C гет

dV g dt

.

Учитывая, что у нас Vg изменяется линейно с высокой точностью (не хуже 0,01 %, согласно паспортным данным на генератор Г6-15), то производная по времени от нее будет практически постоянной (а), т. е. dV g dt

= C гет а .

Следовательно, если коэффициент (а) выдерживается постоянным с высокой точностью, то, согласно вышеприведенным формулам, форма тока и соответственно напряжения uгет(Vg) будут определятся только изменением емкости Сгет(Vg) в области ее модуляции. Однако в этом случае мы измеряем только динамическую составляющую емкости гетероструктуры. Фактическая НЧ ВФХ получается путем смещения полученной характеристики на некоторую постоянную величину (рис. 4.7). В качестве точки привязки, определяющей величину смещения характеристики, берется емкость диэлектрика гетероструктуры (Сd). В [108] указывается, что метод НЧ ВФХ имеет более высокую точность определения параметров гетероструктур по сравнению с методом ВЧ ВФХ, поскольку на практике имеет место вклад поверхностных состояний гетероструктур в высокочастотную емкость (корректное использование метода ВЧ ВФХ предполагается при отсутствии этого вклада). Это обстоятельство в некоторых случаях делает непригодным данный метод, например для определения поверхностного потенциала в гетероструктурах. В [55, 57] на основе экспериментальных данных показано, что расхождение в результатах, полученных указанными

119

методами, достигало 15—20 %. Учитывая доводы, приведенные в [108], более достоверными считались результаты, полученные методом НЧ ВФХ. Модель ПИП НЧ ВФХ в данном случае будет иметь вид:

Мs4НЧВФХ = {Rs4(⋅), (s4 ∈ [S4min, S4max], fs4 ∈ [fs4min, fs4max] ⎯)s4, (u4(t) ∈ [U4min = 0 В, U4max = +1 В], f4 ∈ [f4гmin = 10−3 Гц, f4гmax = 1 Гц]), abs 0, inc М-1s4НЧВФХ}. Судя по частотным свойствам сигнала, требования к АЦП в данном случае менее жесткие, чем для метода ИРЕ, поэтому АЦП и УС остаются теми же. Нормализатор в этом случае будет иметь КU4 = 5, а его модель: МН4 = {RН4(⋅), (s4, Мs4⎯)Н4, КU4 = 5, abs 0, inc М-1Н4}. Напряжение Vg(t) получается от того же источника, что и для ВЧ ВФХ, и является общим, поэтому его модель будет иметь тот же вид, что и в предыдущем случае. Поскольку требования по частотным свойствам сигнала в данном случае менее жесткие, чем для метода ИРЕ, то модель УВХ для сигнала НЧ ВФХ будет иметь вид:

МУВХ4 = {RУВХ4(⋅), (U ∈ [UАЦПmin, UАЦПmax] ⎯)УВХ4, tхр4 = NНЧВФХ (мкс), abs 0, inc 0}, где NНЧВФХ — порядковый номер данного ИК в составе АСРФИ. Модели операций, обратных нормализации и ПИП, в данном случае следующие:

М-1Н4 = {R-1Н4(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, МЦФ)-1Н4, (КU4 = 5)-1 abs 0, inc 0}; М-1s4 = {R-1s4(⋅), (М-1Н4⎯)s4-1, abs 0, inc 0}.

120

Основой СМОНЧВФХ являются расчетные соотношения, приведенные в [108]. Здесь же указывается, что методическая погрешность данного метода не более 5 %. Поэтому модель СМОНЧВФХ, реализующего соотношения (4.9 а, б), будет иметь вид: МСМОНЧВФХ = {RСМОНЧВФХ(⋅), (МАЦП, МУС, М-1Н, М-1s, ⎯)СМОВЧВФХ, ηt ≤ 5, abs 0, inc 0}. Полученная измерительная структура может функционировать как автономная АСРФИ. Поэтому, корректируя ее характеристики на данном этапе синтеза, в ее составе следует предусмотреть АК, модель которого, с учетом вышеприведенных данных, будет иметь вид: МАК1 = {RАК1(⋅), (U ∈ [UАЦПmin, UАЦПmax], МУВХ⎯)АК1, nАК1 = 2, abs 0, inc 0). Для

уменьшения

мультипликативной

составляющей

погрешности,

3-й и 4-й входы АК должны быть соединены с общим проводом. Управляющий модуль должен обеспечивать кодовое управление стробированием УВХ и выбором соответствующих каналов АК и будет иметь модель: МУпрВФХ = {RУпрВФХ(⋅), (s, Мs, МН, МУВХ, МАК, МАЦП, МУС, М-1Н, М-1s, МСМО⎯)УпрВФХ, nРг = 3, abs 0, inc МУВХ, МАК). Система УИ в операторной форме, обеспечивающая определение параметров гетероструктур методами ВЧ и НЧ ВФХ, в общем виде будет следующей:

λ∗2 = R223 R222 R221 K 2 R124 R123 R122 R121 γ 2 ⎫ ⎪ λ∗3 = R233 R232 R231 K 3 R134 R133 R132 R131 γ 3 ⎬ , λ∗4 = R243 R242 R241 K 4 R144 R143 R142 R141 γ 4 ⎪⎭

(4.10а)

где γ2, γ3, γ4 — соответственно высокочастотная емкость гетероструктуры, напряжение Vg(t) и ток через гетероструктуру; R121 = R131= R11 — ЭУ ВЧ ВФХ; R141 — ЭУ НЧ ВФХ; R122, R132, R142 — коэффициенты передачи соответствующих НУ; R123, R133, R143 — УВХ для соответствующих ИК; R124 = R134, R144 = R14 — каналы АК; К2 = К3 = К4 = К — АЦП; R221, R231, R241= R21 — УС; R222, R232, R242 — 121

масштабирование измеренных РФВ; R223, R233, R243 = R23 — СМОВФХ; λ2*, λ3*, λ4* — измеренные зависимости Cгет(Vg), Vg(t) и Iгет(Vg) соответственно. Соответствующие оптимальные измерительные структуры в модельной форме будут иметь вид:

МУпр МСМОВЧВФХ М-1s3 М-1Н3 МУС1 МАЦП2 МУВХ3 МН3 Мs3ВЧВФХ, МУпр МСМОВФХ М-1s10 М-1Н10 МУС1 МАЦП2 МУВХ10 МН10 МsVg, МУпр МСМОНЧВФХ М-1s4 М-1Н4 МУС1 МАЦП2 МУВХ4 МН4 Мs4НЧВФХ.

(4.10б) (4.10в) (4.10г)

Здесь МАЦП2, МУС1 являются общими, а МСМОВФХ ∈ (МСМОВЧВФХ, МСМОНЧВФХ). При синтезе данной измерительной структуры ИФР также был адекватен требованиям осуществляемого радиофизического эксперимента на протяжении всего процесса синтеза и не требовал введения новых ФМ или коррекции их характеристик.

4.3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАРЯДОВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ГЕТЕРОСТРУКТУР МЕТОДАМИ ТЕРМОАКТИВАЦИОННОЙ СПЕКТРОСКОПИИ И ВЫВОД ОПТИМАЛЬНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СТРУКТУР Выбранные методы ТСП и ТСД являются взаимодополняющими и позволяют наиболее точно определять характеристики Tmi, Eti, mi, ω и оценочно Qd = Qdп + Qdн для исследовавшихся гетероструктур. Для i-го моноэнергетического

уровня

[T mi ] TCT = F7[ I TCT (T ) ,T (t )] ,

(4.11а)

[ E ti , mi ,ωi ] TCT = F8[ I TCT (T ) ,T (t )] ,

(4.11б)

[Q dП ,Q dН ] TCT = F9 [ I TCT (T ) , I ТСД (T ) ,T (t )] ,

122

(4.11в)

где F7 — F9 — соответствующие расчетные формулы методов ТСТ (ТСП и ТСД). Изначально было обосновано использование этих методов для линейного нагрева охлажденного и возбужденного образца после термополевой обработки. Но в этом случае точность определения характеристик была низкой и термоактивационная спектроскопия годилась лишь для их оценочного определения. Далее было показано [17, 108, 111], что полезный сигнал, с точки зрения информативности, существенно зависит от закона изменения скорости нагрева ОИ. В этом случае любые особенности температурной зависимости термостимулированного тока (ТСТ) связаны уже не с режимом нагрева, а со спецификой энергетического спектра электрически активных дефектов и процесса релаксации заряда в ОИ. В [68, 69, 105] показано, что для обеспечения хорошего качества определения параметров исследуемых гетероструктур, точность измерения температуры в режиме линейного нагрева следует обеспечить не хуже 0,1 К. При организации подобных экспериментов (при создании ЭУ и АСРФИ) важно учитывать ограничения на скорость нагрева ОИ, т. к. из-за неравномерности его нагрева могут возникать паразитные токи (например, обусловленные термоЭДС). Из решения уравнения теплопроводности: ΔT =

βC p ρL с 2 8k t

,

(4.12)

где β — скорость нагрева образца; Сp — удельная теплоемкость материала образца; ρ — его плотность; Lc — толщина слоя; kt — удельная теплопроводность материала, — видно, что чем выше скорость нагрева образца, тем больше разность температур. Формула (4.12) позволяет по известным теплофизическим и термоэлектрическим характеристикам ОИ определить предельную скорость его нагрева βпред для исследовавшихся гетероструктур. Для указанных толщин кремния и поликремния исследовавшихся гетероструктур (рис. 1.1), согласно (4.12), βпред = 5 К/с.

123

В [18, 22] указывается, что при скорости нагрева больше или равной 2 К/с резко ухудшается точность регулировки (сказывается перерегулирование при выходе на заданный уровень температуры). В [17] при анализе различных методов определения энергий активации центров захвата носителей заряда (рассмотрены методы температурного положения пика, начального подъема, варьирования скорости нагрева, полуширины пика и его модификации) обосновывается тот факт, что чем меньше скорость нагрева образца, тем выше разрешающая способность методов. Здесь же показано, что разрешающая способность методов обработки пиков ТСТ определяется соотношением: R=

(W + kTm )(W + 142 . kTm )

kTm (W + 2kTm )( 2.42W + 142 . kTm )

,

(4.13)

где R — разрешающая способность метода; W = Et — энергия активации центров захвата носителей заряда; k — постоянная Больцмана. Это соотношение верно в случае кинетики релаксации заряда первого порядка. Для кинетики релаксации второго порядка в [17] приведено соотношение: R=

(W + 3kT )(W + 2.07kT ) . 415 . kT W (W + 4kT ) m

m

m

(4.14)

m

Из (4.13), (4.14) следует, что для рассматриваемых методов имеет место сложная зависимость их разрешающей способности от параметров электрически активных дефектов и от условий эксперимента. С учетом того, что W = Et, как правило, много больше вторых слагаемых в скобках, соотношения (4.13), (4.14) приближенно можно записать так: R≈

1 , 2 ,42 kT m

(4.15)

R≈

1 . 4 ,15kT m

(4.16)

Экспериментально показано и теоретически подтверждено [17], что оптимальная

скорость

линейного

нагрева

0,1÷0,3 К/с.

124

ОИ

находится

в

пределах

Известно [17], что оптимальным является терморегулятор, в котором регулирующее воздействие y(t) зависит от отклонения регулируемой величины x(t) по закону

⎡ dx (t ) ⎤ 1 y (t ) = K p ⎢ x (t ) + x( t ) dt + Δt d ∫ ⎥, Δ t dt i ⎣ ⎦ где Δti — время интегрирования; Δtd — время дифференцирования; Kp — коэффициент пропорциональности (в нашем случае использовался малоинерционный криостат, поэтому дифференцирования не производилось). Главным недостатком методов монотонного нагрева является то, что погрешность измерения Еt, при наличии вблизи моноэнергетического уровня ловушек

с

квазинепрерывным

распределением,

может

достигать

10 % и более. В нашем случае для однозначной идентификации элементов, обусловливающих наличие моноэнергетических уровней, требуется определение Еt с погрешностью не более 2 % (основное требование данного РФЭ). В целях повышения информативности термоактивационной токовой спектроскопии применительно к исследуемым ОИ получили развитие методы ТСТ в режиме фракционного нагрева (ФТСТ) и термоочистки (термовысвечивания). По результатам, полученным с участием автора [30, 54, 55, 59, 88], одним из наиболее эффективных применений методов ТСТ с использованием достоинств фракционного нагрева является использование их для разделения близлежащих моноэнергетических уровней в слоях гетероструктур [согласно (4.13), (4.14), с разрешением не хуже 2÷3 %], повышения точности определения их энергий активации, порядка кинетики и частотного фактора (не хуже 2 %). Это производится следующим образом. Измеряемые пики ТСТ по качеству могут сильно отличаться. Как было отмечено, оно определяется качеством твердотельных слоев, границ их раздела у исследуемых гетероструктур и внешними условиями (особенно наличием наводок, поскольку использовались очень чувствительные ЭУ). Если пик ТСТ обусловлен только наличием ловушек на данном МУ в полупроводнике или диэлектрике и на его форму практически не оказывают влияния соседние (по энергии) ловушки и внешние наводки, то бу125

дет иметь место наиболее качественный пик (рис. 4.8а), т. е. его начальный подъем должен аппроксимироваться экспонентой (до 1/3 высоты [25]): I = I 0 exp( Et / kT ) .

(4.17)

Точки, находящиеся на участке начального подъема, аппроксимирующемся экспонентой (4.17), в координатах Аррениуса (lnI; 1/kT) лежат на одной прямой (рис. 4.8б — прямая 1). Энергия активации моноэнергетического уровня определяется по углу наклона этой прямой: Et = tgα =

d ln I (T ) . d (1 / kT ) lnτ

lnI I

lnI0

tgα = Et

Im

2 α I0 T0

1

α T′

0

Tm

-lnωэ

а

1 / kT б

Рис. 4.8. Определение характеристик центров захвата на моноэнергетическом уровне: а — пик ТСТ; б — прямые в координатах Аррениуса

Использование способа температурной зависимости времени релаксации [17] позволяет определить и энергию активации моноэнергетического уровня Et, и эффективный частотный фактор ωэ (рис. 4.8б — прямая 2). Эта зависимость определяется выражением: τ( T ) = ωэ−1 exp( E t / kT ) ,

126

где τ(T) определяется для нескольких точек τ(T′) (см. рис. 4.8а) по соотношению: ∞

τ (T ) = ∫ I (T )dT / β ⋅ I (T ' ) . '

T'

Если в релаксационный процесс при измерении пика ТСТ вносят вклад ловушки, имеющие квазинепрерывное распределение, то пик ТСТ будет иметь размытость, приводящую к неопределенности положения Tm и к тому, что участок начального подъема не будет аппроксимироваться экспонентой. В этом случае есть смысл произвести термоочистку пика ТСТ следующим образом. После прохождения максимума пика ТСТ в режиме линейного нагрева, в точке Т1 (рис. 4.9) нагрев прекращается, с максимальной скоростью охлаждения производится возврат к началу подъема пика (точка Т2) и повторяется линейный нагрев в пределах ширины данного пика ТСТ. Измерительный эксперимент показал [29—31], что наилучшая очистка от фонового заряда и максимальное сохранение заряда на моноэнергетическом уровне происходит в случае, если спад пика ТСТ в момент прекращения нагрева составляет порядка 1/4 его высоты (более точные данные имеются в ЭС). Полученный новый пик, меньший по размерам за счет удаления фонового заряда, имеет более точное температурное положение максимума, начальный подъем, аппроксимирующийся экспонентой, и нисходящий участок, определяющий порядок кинетики. Если в процессе измерения пиков ТСТ имеет место ситуация, приведенная на рис. 4.10 (участок Т0—Т1), то имеет место еще большая неопределенность. Такая форма кривой может быть обусловлена наличием двух или нескольких близлежащих пиков ТСТ и ловушек с квазинепрерывным распределением или когда один из пиков (например, первый) обусловлен наводкой. В результате термоочистки в первом случае будут иметь место два четких пика ТСТ с температурными максимумами Тm1, Tm2 (рис. 4.10), во втором случае (если в области пика Тm1 была наводка), первый пик должен отсутствовать. В процессе измерений может быть ситуация, когда начальный участок подъема кривой ТСТ на рис. 4.10 (участок Т0—Т1) хорошо аппроксимируется 127

экспонентой, но имеет всплеск в области температурной точки Тm1. В этом случае также следует произвести процедуру термоочистки (хотя фоновый заряд на квазинепрерывных ловушках может быть незначительным), для исключения возможной неопределенности истолкования полученных экспериментальных результатов. Дальнейшая обработка результатов предполагает определение порядка кинетики зарядовых процессов и частотного фактора в соответствии с методикой, приведенной в п. 1.3. Описанные выше процедуры, разработанные нами для точного определения характеристик зарядовых процессов в гетероструктурах, позволяют сформулировать использовавшийся при этом принцип гибкого термовысвечивания. Он заключается в том, что выявление и удаление фонового заряда вблизи моноэнергетических уровней гетероструктур производится путем программно-управляемой коррекции хода эксперимента, заключающейся в частичном нагреве гетероструктуры в области температур, определяющих энергию активации фонового заряда в окрестностях данного моноэнергетического уровня, с последующим охлаждением до начала подъема пика. При этом происходит эмиссия фонового заряда из поверхностных состояний с сохранением собственного заряда моноэнергетического уровня, что позволяет предельно точно выделить пик термостимулированного тока деполяризации, соответствующий данному моноэнергетическому уровню при повторном нагреве. При этом осуществление принципа гибкой термоочистки требует от системы анализа текущей информации с принятием решений с помощью ЭС и коррекции хода эксперимента в режиме реального времени. Приведенные выше данные лежат в основе формирования критериев оценки для ЭС, контролирующей ход текущего РФЭ.

128

I Im

I0

Tm

T2

T0

T1

T

РИС. 4.9. ТЕРМООЧИСТКА РАЗМЫТОГО ПИКА ТСТ I Im

I0 T0

T2

Tm2

Tm1

T1

Рис. 4.10. Разделение соседних пиков ТСТ методом термоочистки Требования РФЭ к аппаратному и алгоритмическому обеспечению АСРФИ в данном случае следующие. Исследуемый образец гетероструктуры должен крепиться держателем на специальном столике в вакуумной камере малоинерционного программно-управляемого азотного криостата, позволяющего осуществлять нагрев ОИ со скоростью до 5 К/с и охлаждение со скоростью до 8 К/c (криостат описан в [51]). Во избежание влияния конденсированных паров воды на форму пиков ТСТ охлажденного образца гетероструктуры, в измерительной камере криостата создается вакуум (не хуже 10-5 мм Hg) с помощью вакуумной 129

системы. Термостимулированные токи исследовавшихся гетероструктур измерялись с помощью одной и той же ЭУ ТСТ, схема которой приведена на рис. 4.11. Измеряемый термостимулированный ток усиливается электрометрическим усилителем (ЭУс) 3. Сигнал с выхода термопары усиливается усилителем сигнала термопары (УТ) 5. На рис. 4.11 также приведены схема включения ОИ и взаимосвязь между ним и ЭУс, УТ и источником постоянного напряжения (ИПН) 1 через ключ Кл. При необходимости подачи постоянного возбуждающего напряжения на гетероструктуру (Uв), ключ Кл переводится в положение «1» (при измерении тока ТСП). Полярность Uв задается переключателем П, а его величина — резистором R (для указанных гетероструктур регулировка Uв производится в пределах ±50 В). При деполяризации образца (измерение токов ТСД) ключ переводится в положение «2». Дифференциальная термопара формирует напряжение, пропорциональное температуре образца относительно тройной точки воды или относительно жидкого азота (77 К). Сигнал с ее выхода усиливается дифференциальным усилителем, выполненным на прецизионных ОУ, с коэффициентом передачи по напряжению КU = 5⋅102 и наличием интегрирующей емкости (не более 100 мкФ, для обеспечения частоты среза более или равной 10 Гц), фильтрующей шумы и наводки (термоЭДС на выходе дифференциальной медьконстантановой термопары в диапазоне температур 77— 500 К изменяется в пределах -5,540 ÷ +9,285 мВ, относительно 0 °С). Модели соответствующих ПИП в данном случае имеют следующий вид: Мs6ТСП = {Rs6(⋅), (s6 ∈ [S6min, S6max], fs6 ∈ [fs6min, fs6max]⎯)s6, (u6(t) ∈ [U6min = = -1 В, U6max = +1 В], f6 ∈ [f6гmin = 10−2 Гц, f6гmax = 10 Гц]), abs 0, inc М-1s6ТСП); Мs7ТСД = {Rs7(⋅), (s7 ∈ [S7min, S7max], fs7 ∈ [fs7min, fs7max]⎯)s7, (u7(t) ∈ [U7min = = -1 В, U7max = +1 В], f7 ∈ [f7гmin=10−2 Гц, f7гmax=10 Гц]), abs 0, inc М-1s7ТСД};

130

Мs8Т/П = {Rs8(⋅), (s8 ∈ [S8min, S8max], fs8 ∈ [fs8min, fs8max]⎯)s8, (u8(t) ∈ [U8min = 0 В, U8max = +10 мВ], f8 ∈ [f8гmin = 10−2 Гц, f8гmax = 1 Гц]), abs 0, inc М1

s8Т/П}. U(Т) 5 Кл Uв 1

П

П 1

Кл

2

+ -

4 2

3

U(I)

R

Рис. 4.11. Схема включения объекта исследования (гетероструктуры) и система коммутаций ЭУ ТСТ: 1 — ИПН; 2 — измерительная камера криостата с образцом гетероструктуры; 3

Если ставить задачу определения зарядового состояния исследуемых гетероструктур всеми выбранными методами, то методы ТСТ следует рассматривать как интегрированные в общую АСРФИ (хотя они могут быть реализованы и использоваться автономно). Тогда, судя по частотным свойствам указанных сигналов, АЦП и УС следует оставить такими же, как в случае использования методов емкостной спектроскопии. Для сопряжения амплитудных диапазонов имеющихся ПИП и АЦП, модели нормализаторов соответственно будут иметь вид: МН6 = {RН6(⋅), (s6, Мs6⎯)Н6, КU6 = 5, abs 0, inc М-1Н6); МН7 = {RН7(⋅), (s7, Мs7⎯)Н7, КU7 = 5, abs 0, inc М-1Н7); МН8 = {RН8(⋅), (s8, Мs8⎯)Н8, КU8 = 500, abs 0, inc М-1Н8). 131

УВХ, выбранные аналогичными предыдущим, в данном случае будут иметь следующие модели: МУВХ6 = {RУВХ6(⋅), (U ∈ [UАЦПmin, UАЦПmax]⎯)УВХ6, tхр6 = NТСП, abs 0, inc 0}; МУВХ7 = {RУВХ7(⋅), (U ∈ [UАЦПmin, UАЦПmax]⎯)УВХ7, tхр7 = NТСД, abs 0, inc 0}; МУВХ8 = {RУВХ8(⋅), (U ∈ [UАЦПmin, UАЦПmax]⎯)УВХ8, tхр8 = NТ/П, abs 0, inc 0}, где NТСП, NТСД, NТ/П — соответственно порядковые номера входов АК для измерительных каналов ТСП, ТСД и термопары. При реализации (или использовании) данной измерительной структуры в автономном режиме, после УВХ достаточно предусмотреть АК, имеющий три аналоговых входа (четвертый должен быть соединен с общим проводом). Его модель будет следующей: МАК1 = {RАК1(⋅), (U ∈ [UАЦПmin, UАЦПmax], МУВХ⎯)АК1, nАК1 = 3, abs 0, inc 0). После ввода информации в ЭВМ, ее масштабирование также производится выполнением операций, обратных нормированию и ПИП, модели которых имеют вид: М-1Н6 = {R-1Н6(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, Мцф)-1Н6, (КU6 = 5)-1 abs 0, inc 0}; М-1Н7 = {R-1Н7(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, Мцф)-1Н7, (КU7 = 5)-1 abs 0, inc 0}; М-1Н8 = {R-1Н8(⋅), (МАЦП1, МАЦП2, МАЦП3, МАЦП4, МАЦП5, МУС1, МУС2, Мцф)-1Н8, (КU8 = 500)-1 abs 0, inc 0}; М-1s6 = {R-1s6(⋅), (М-1Н6⎯)s6-1, abs 0, inc 0}; М-1s7 = {R-1s7(⋅), (М-1Н7⎯)s7-1, abs 0, inc 0}; М-1s8 = {R-1s8(⋅), (М-1Н8⎯)s8-1, abs 0, inc 0}. СМОТСТ в данном случае реализуют соотношения (4.11а—в), в соответствии с расчетными формулами, приведенными в [17, 18, 25], а его модель будет иметь вид:

132

МСМОТСТ = {RСМОТСТ(⋅), (МАЦП, МУС, МЦФ, М-1Н, М-1s⎯)СМОТСТ, ηтСТ, abs 0, inc 0). Здесь ηтСТ≤ 10 % — для ТСП и порядка 1 % — для ТСД с термоочисткой. В разрабатываемой адаптивной системе для радиофизических исследований имеется цепь обратной связи (для обеспечения ее адаптивных свойств). Поэтому другая часть СМО формирует управляющие сигналы (в цифровой форме), в том числе для управления воздействием на ОИ. ОС замыкается через регистр управляющего слова (РУС), представляющий собой часть регистра вывода цифровой информации. РУС предназначен для управления параметрами ФМ, и для данной подсистемы он должен иметь 6 разрядов. Поэтому модель модуля управления в данном случае будет следующей: МУпрТСТ = {RУпрТСТ(⋅), (s, Мs, МН, МУВХ, МАК, МАЦП, МУС, М-1Н, М-1s, МСМО)УпрТСТ, nРг = 6, abs 0, inc Мs, МУВХ, МАК). С учетом изложенного все измерительные структуры АСРФИ, реализующей описанные выше методы термоактивационной спектроскопии для исследования зарядовых процессов в гетероструктурах, можно представить следующей системой УИ в операторной форме:

λ∗5 = R253 R252 R251 K 5 R154 R153 R152 R151 γ 5 ⎫ ⎪ λ∗6 = R263 R262 R261 K 6 R164 R163 R162 R161 γ 6 ⎬ , λ∗7 = R273 R272 R271 K 7 R174 R173 R172 R171 γ 7 ⎪⎭

(4.20а)

где γ5, γ6, γ7 — соответственно ток поляризации, ток деполяризации гетероструктуры и температура образца (T, К); R151= R161= R171=R21 — ЭУ ТСТ с соответствующими ПИП; R152, R162, R172 — коэффициенты передачи НУ; R153, R163,

R173 — УВХ; R154 = R164, R174 — каналы АК; К5 = К6 = К7 = К —АЦП; R251, R261, R271 = R21 — УС; R252, R262, R272 — масштабирование измеренных РФВ; R253, R263, R273 — СМОТСТ, λ5*, λ6*, λ7* — измеренные зависимости Iп(T), Iд(T) и T(t) соответственно. В модельной форме, синтезированные оптимальные измерительные структуры в данном случае будут иметь вид: 133

МУпрТСТ, МСМОТСП М-1s6 М-1Н6 МУС1 МАЦП2 МАК1 МУВХ6 МН6 Мs6ТСП; (4.20б) МУпрТСТ, МСМОТСД М-1s7 М-1Н7 МУС1 МАЦП2 МАК1 МУВХ7 МН7 Мs7ТСД; (4.20в) МУпрТСТ, МСМОТСТ М-1s8 М-1Н8 МУС1 МАЦП2 МАК1 МУВХ8 МН8 Мs8Т/П. (4.20г) Здесь

АК,

АЦП,

УС

и

МУпрТСТ

являются

общими,

а

МСМОТСТ ∈ МСМОТСП, МСМОТСД, МСМОТ/П. 4.4. Структурный синтез адаптивной системы для исследования зарядовых и частотных свойств гетероструктур

Схема, связывающая задачу определения зарядового состояния гетероструктур, выбранные методы ее решения и характеристики, обусловливающие их зарядовое состояние и частотные свойства, приведена на рис. 4.12. АСРФИ должна обеспечивать решение этой задачи с учетом вышеприведенных данных. В основе создания данной адаптивной системы для исследования зарядового состояния и частотных свойств гетероструктур лежат соотношения (4.4б), (4.10б) — (4.10г), (4.20б) — (4.20г), являющиеся оптимальными измерительными структурами для описанных выше РФЭ. Для интеграции полученных выше измерительных структур в составе одной АСРФИ, в соответствии с алгоритмом синтеза (рис. 3.2), требуется скорректировать характеристики моделей АК и управляющего модуля. Для АК в общем случае nАК = 7, поэтому МАК1 (4-входовая) не подходит и следует воспользоваться моделью МАК2 (8-входовая): МАК2 = {RАК2(⋅), (U ∈ [UАЦПmin, UАЦПmax], МУВХ⎯)АК2, nАК2 = 7, abs 0, inc 0}.

134

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ГЕТЕРОГЕННЫХ ТВЕРДОТЕЛЬНЫХ СТРУКТУР

Решаемая

МЕТОДЫ ЕМКОСТНОЙ Методы определения

МЕТОДЫ ТЕРМОАКТИВАЦИОННОЙ СПЕКТРОСКОПИИ

СПЕКТРОСКОПИИ ВЧ ВФХ

НЧ ВФХ

QD

NSS(E)

ИРЕ

ТСП

QD

EMУ

QнD

И

ТСД

Et, Nкин, ω

ФТСТ

NSS(E)

QпD

Рис. 4.12. Структура связи между решаемой задачей по определению зарядового состояния гетероструктур, методами ее решения и искомыми характеристиками

На оставшийся (8-й) вход АК в нашем случае от источника опорного напряжения подавалось прецизионное напряжение для контроля характеристик АЦП. Управляющий модуль будет иметь nРг = 7, а его модель будет иметь вид: МУпр = {RУпр(⋅), (s, Мs, МН, МУВХ, МАК, МАЦП, МУС, М-1Н, М-1s, Мцф, МСМО⎯)Упр nРг = 7, abs 0, inc Мs, МУВХ, МАК). СМО всех рассматриваемых методов, модели которых приведены в п. 4.2—4.3, формируют информацию, поступающую в экспертную систему для дальнейшей обработки (сравнения, сопоставления с моделями и вывода решений и заключений). Разработка ЭС и описание ее работы приведены далее. С учетом (4.4а), (4.10а), (4.20а), общая система УИ в операторной форме будет иметь вид:

135

λ1∗ = R213 ⋅ R212 ⋅ R211 ⋅ K ⋅ R114 ⋅ R113 ⋅ R112 ⋅ R111 ⋅ γ 1 ⎫ λ∗2 = R223 ⋅ R222 ⋅ R221 ⋅ K ⋅ R124 ⋅ R123 ⋅ R122 ⋅ R121 ⋅ γ 2 ⎪⎪ λ∗3 = R233 ⋅ R232 ⋅ R231 ⋅ K ⋅ R134 ⋅ R133 ⋅ R132 ⋅ R131 ⋅ γ 3 ⎪ ⎪ λ∗4 = R243 ⋅ R242 ⋅ R241 ⋅ K ⋅ R144 ⋅ R143 ⋅ R142 ⋅ R141 ⋅ γ 4 ⎬ . λ∗5 = R253 ⋅ R252 ⋅ R251 ⋅ K ⋅ R154 ⋅ R153 ⋅ R152 ⋅ R151 ⋅ γ 5 ⎪ ⎪ λ∗6 = R263 ⋅ R262 ⋅ R261 ⋅ K ⋅ R164 ⋅ R163 ⋅ R162 ⋅ R161 ⋅ γ 6 ⎪ λ∗7 = R273 ⋅ R272 ⋅ R271 ⋅ K ⋅ R174 ⋅ R173 ⋅ R172 ⋅ R171 ⋅ γ 7 ⎪⎭

(4.21)

Полученная система УИ (4.21) и вышеприведенные данные определяют структурную схему разрабатываемой АСРФИ, которая приведена на рис. 4.13). Конкретное заполнение блоков данной структурной схемы производится функциональными модулями, модели которых входят в состав полученных в процессе синтеза оптимальных измерительных структур (4.4б), (4.10б) — (4.10г) и (4.20б) — (4.20г) следующим образом. Все требуемые ФМ имеют свое отображение

на

D-множестве

графа

декомпозиции

(рис. 2.1). Связь с ними производится согласно алгоритму доступа к ним, а их выбор и формирование измерительных цепей, соответствующих оптимальным, производится через посредство логических структур (п. 2.2). Конфигурация АСРФИ на D-множестве (FΣ) в данном случае определяется декартовым произведением на следующих его функциональных подмножествах: FΣ = {D1 , D2 , D3 , D 4 , D5 , D6 , D7 , D8 , D9 , D10 , D11 , D12 , D13 , D14 , D15 , D16 , D17 , D18 , D19 }, (4.22)

Конкретные элементы этих подмножеств, соответствующие моделям в составе оптимальных измерительных структур и образующие оптимальные измерительные цепи АСРФИ, указаны в скобках на схеме рис. 4.13.

136

14

15 18

16 4

23 8

9

17

5

8

9

1

6

8

9

7

8

9

2 3

25

10

12

13

19

20

22

21

26 24 27

11 Рис. 4.13. Структурная схема АСРФИ, реализующей методы емкостной и термоактивационной спектроскопии: 1 — ОИ (гетероструктура); 2 — УАК; 3 — вакуумная система; 4 — ЭУ ИРЕ (d73); 5 — ЭУ ВЧ ВФХ (d71); 6-ЭУ НЧ ВФХ (d72); 7 — ЭУ ТСТ (d74, d75); 8 — блок НУ (d41); 9 — блок УВХ (d42); 10 — АК (d43); 11 — ИОН; 12 — АЦП (d32); 13 — УС (d2 3); 14 — ЭВМ (d12); 15 — РУС (РгВыв d62); 16 — одновибратор; 17 — регулирующие органы УАК; 18 — ИПН; 19 — АО ВвАИ (d81); 20 — ЦФ (d10 2); 21 — масштабирование (d10 3); 22 — СМО (D13, D14, D17); 23 — блок формирования управляющих воздействий (D15); 24 — ЭС, 25 — блок формирования БД и БЗ; 26 — блок связи с экспертом; 27 — сервисные ПО (d18 1, D19)

Выбор ФМ из состава используемого ИФР производится согласно следующей логической последовательности (см. также алгоритм, приведенный на рис. 2.2):

А1р1 р2 р3 ⎣

⎣

1

⎣ ⎣

2

3

⎣ ⎦

11

р18 ⎦

⎣ ⎦ 4

⎣ ⎦

12

р13

⎣

⎣

А33

⎦ ⎦

3 4

⎣

2 0

8

⎣ ⎦ ⎦

58

5 3

8

1 9

3 1

⎦

15

⎦

8

⎣

2 1

⎦

22

⎣

1 5

р22 А19 р23

⎣ ⎦ ⎦

⎣ ⎦ ⎦

31

⎣

⎦

37

⎣

⎣

⎦

⎦

9

7

2 2

10

⎣

⎦

32

3 2

2 3

17

р27 р28 ⎣

2 6

⎣ ⎦

33

⎣

1 6

⎣ ⎦ ⎦

23

А28А29р32 А30 р33

1

⎦

16

27

⎣

34

13

⎦

1 7

⎣ ⎦

р29 А24

⎣ ⎦

р36

28

р34 р35

3 3

р11

⎣ ⎣

35

⎣

2 8

29

3 5

⎦

2 7

⎣

36

А34р37 А35 р38 А36 р39 А37 р40 А38 р41 А39 р42 А40 ⎣

3 7

⎦

44

51

2

⎣

1 4

21

⎦

5 1

45

⎣

52

⎦

38

⎣

4 4

р51 А47 р52 А48

50

7

⎦

14

р43 р44 А41 р45 А42 ⎣

6

⎣

р21

3 0

3 6

43

5

р8 А5 р9 А6 А7р10

⎣ ⎦

⎣ ⎦

20

⎦

30

3

⎣

1 3

А25р30 А26 р31

2 9

9

р7

⎦ ⎦

р14 А10 А11р15 А12 р16 А13 А14р17 А15

1 2

19

5

р6

⎣ ⎦

⎦ ⎦

1 0

⎣

1 8

р5 А3

4

р19 р20

⎣ ⎦

18

6

р12

1 1

р4

⎦ ⎦ 4 5

⎦ ⎦

5 0

5 2

⎣

3 8

⎦

39

⎣

3 9

⎦

40

⎣

4 0

⎦

41

⎣

4 1

42

р46 р47 А43А44 р48 А45 р49 А46 ⎣

4 3

⎣

46

⎦

47

4 7

⎣

48

⎦

4 8

⎣

49

4 2

⎦ ⎦ 4 9

⎦

р50

4 6

р53 р54 А49 р55 А50 р56 А51 р57 А52 р5 ⎣

53

⎣

54

⎦

5 4

А54..

⎣

55

⎦

5 5

⎣

56

⎦

5 6

⎣

57

⎦

5 7

(4.23)

5 8

Она позволяет формировать любую из синтезированных выше оптимальных измерительных цепей и производить перестройку конфигурации адаптивной системы для радиофизических исследований в соответствии с требованиями проводимого радиофизического эксперимента. 4.5. Алгоритмы функционирования адаптивной системы для исследования зарядовых процессов в гетероструктурах и ее экспертная система

Общий алгоритм функционирования АСРФИ (рис. 4.13) приведен на рис. 4.14. Формирование текущих конфигураций АСРФИ Sj [здесь j имеет тот же смысл, что и в (2.1)] для выбранных методов определения характеристик гетероструктур производится в соответствии с алгоритмом синтеза конфигураций 138

(4.23). Т. е. конфигурация АСРФИ при измерении характеристик гетероструктур этими методами определяется своим набором параметров pi приведенного алгоритма: для метода ИРЕ — S1 = f1(pi); для методов ВЧ и НЧ ВФХ - соответственно S2 = f2(pi), S3 = f3(pi); для методов ТСП и ТСД — соответственно S4 =

f4(pi), S5 = f5(pi). Таким образом, текущая конфигурация АСРФИ будет определяться так:

S i = S1 ∨ S 2 ∨ S 3 ∨ S 4 ∨ S 5 .

(4.24)

Каждая из них формируется соответствующим блоком алгоритма рис. 4.14. Блоки определения характеристик гетероструктур содержат соответствующие СМО (о них было сказано выше). Далее производится сравнение одних и тех же характеристик гетероструктур, полученных разными методами, и определение наиболее достоверной характеристики путем сравнения (Cот) согласно выражениям: Com {[ N ss ( E )] ВЧ ⋅ВФХ , [ N ss ( E )] НЧ ⋅ВФХ ,[ N ss ( E )] ФТСТ }|⇒ [ N ss ( E )] НЧ ⋅ВФХ ,(4.25)

{

}

Com [Q d ] ВЧ ⋅ВФХ ,[Q d ] НЧ ⋅ВФХ ,[Q dП ,Q dН ] ТСТ |⇒ [Q d ,Q dП ,Q dН ] , Com {[ E t ] ИРЕ ,[ E t ] ТСТ }|⇒ [ E t ] ,

{

}

Com [ E ti ] ТСП , [ E ti ] ТСД |⇒ [ E ti ] .

(4.26) (4.27) (4.28)

То есть наиболее достоверными результатами считаются результаты, полученные методами, имеющими наименьшую методическую погрешность (она является одним из критериев оптимизации), данные о которых внесены в модели соответствующих СМО (см. п. 4.2, 4.3.). После определения основных характеристик гетероструктур тем или иным методом они содержатся в БЗ для дальнейшего использования. По ним определяется наличие ионов и диполей в слое диэлектрика, плотность поверхностных состояний вблизи границы раздела «диэлектрик — полупроводник», состав элементов, образующих моноэнергетические уровни в слое полупроводника, порядок кинетики и частотный фактор зарядовых процессов гетероструктуры, объемы зарядов, обусловленные указанными факторами. По этим харак139

теристикам экспертная система определяет общее зарядовое состояние исследуемых гетероструктур и частотные диапазоны их применимости.

140

Н ачало Определение характеристик гетероструктур да да Формирование конфигурации

да

ИРЕ Определение Et Формирование конфигурации ВЧ ВФХ

Определение Cd, V пз,Qd

М етод емкостной спектроскопии?

И РЕ? нет ВЧ ВФХ?

нет да

ТСП ?

Ф ормирование конфигурации ТСП

нет нет НЧ ВФХ?

нет

нет

ТСД?

да Ф ормирование конфигурации ТСД

да Формирование конфигурации НЧ ВФХ

Есть неопределенность в измерении?

Определение C d, V пз,Q d

нет

Ф ормирование конфигурации Ф ТСТ

да

Определение N ss(E)

Формирование конфигурации И РЕ

Засылка Определение T mi, Q и , Q д

в БЗ (ЭС)

П араметры для Н Ч ВФ Х?

нет

да

Засылка в БЗ (ЭС) Определение Q d, N ss(E), E ti, Q i, m, ω

И дентификация элементов да Вывод на монитор

Визуальное отображение информации?

нет Документирование?

нет да

да Вывод на принтер

П араметры для Н Ч ВФ Х?

Засылка в память

нет К онец

Рис. 4.14. Алгоритм определения характеристик гетероструктур методами емкостной и термоактивационной спектроскопии

141

В схеме на рис. 4.14 наиболее интеллектуализированной частью, обеспечивающей адекватную адаптивность СРФИ в алгоритмическом обеспечении, является фрагмент, соответствующий измерению зависимостей ТСД с термоочисткой гетероструктур от фонового заряда. В этом случае формирование требуемого программно-управляемого воздействия на гетероструктуру производится с использованием ЭС в режиме реального времени. Блок-схема алгоритма термоочистки гетероструктур от фонового заряда приведена на рис. 4.15. Формирование массива I(t) начинается при появлении начального подъема очередного пика ТСТ. Далее, каждая десятая точка I(t) вместе с соответствующей температурной точкой переводятся в координаты Аррениуса и производится проверка попадания полученной координаты на прямую (1 — рис. 4.8б). При этом отклонение второй производной не должно превышать некоторого, наперед заданного, значения δдоп (экспериментально определено, что отклонение от прямой на графике 1, рис. 4.8б, начинается при δ

> 10–3 = δдоп). Поэтому выполнение условия Δ 2 (ln I ) / Δ ( 1 / kT ) 2 < δ ДОП

(4.29)

свидетельствует о том, что начальный участок пика ТСТ хорошо аппроксимируется экспонентой. Невыполнение неравенства (4.29) свидетельствует о начале искривления на графике 1 (рис. 4.8б). Последнее значение тока I(t), при котором выполняется неравенство (4.29) (на рис. 4.8. соответствует температуре Т′), будем считать граничным (Iгр). Выполнение соотношения

I гр / I m > 1 / 3 ,

(4.30)

где Im — максимальное значение тока пика ТСТ: свидетельствует о хорошем качестве начального подъема и, следовательно, получении значения энергии активации W = Et с наименьшей методической погрешностью (не более 1 %).

142

Н ачало Ввод кода uI (t)

Н агрев образца да

uI(t) — uф > uф?

нет нет

uI (t)= uф?

да Охлаждение образца

да

К онтроль качества пика ТСТ? нет Делитель 1:10

Ф ормирование массива I(t)

П олучение J i; 1 / k T i нет

i ≥ 3?

ΔJ / Δt > 0? да

да нет Определение I граничного

нет

нет

Определение максимума пика ТСТ, I(t) = I m

Δ2(ln I) / Δ(1/kT )2 < δдоп?

да

нет

Iгр / I m > 1/3? да

I(t) / I m > 0.7? да

Н ачальный подъем пика ТСТ качественный

Спад пика ТСТ качественный

П уск ТСТ качественный Определение параметров образца К онец

Рис. 4.15. Алгоритм измерения пиков термостимулированных токов с термоочисткой гетероструктур от фонового заряда

143

Если неравенство (4.30) не выполняется, то производится охлаждение образца для термоочистки от фонового заряда. Охлаждение производится до температуры, когда эквивалентное термостимулированному току напряжение сравняется с усредненным фоновым значением напряжения:

u I ( t ) = uФ , после чего снова производится нагрев образца (см. алгоритм, представленный на рис. 4.15, и график процесса, изображенного на рис. 4.10). При повторном нагреве в обоих случаях получаются высококачественные результаты, которые, при последующей обработке с целью получения характеристик исследуемой гетероструктуры, позволяют определять их с наибольшей точностью (обосновано выше). Получение основных характеристик исследовавшихся образцов гетероструктур (прежде всего, энергий активации моноэнергетических уровней, порядка кинетики зарядовых процессов, частотных факторов, встроенного заряда диэлектрика, плотности распределения квазинепрерывных ловушек, величины заряда, захваченных на этих ловушках) производилось способами, приведенными в [17, 18] и реализованными в программном блоке СМО 22 (рис. 4.13). Здесь же проведен анализ точности различных способов определения этих характеристик, из которого следует, что точность определения характеристик исследуемых образцов, помимо причин, указанных в п. 1.3, 4.2, 4.3, в значительной степени определяется полнотой модельных представлений (априорных данных) об исследуемых гетероструктурах. Недостаток этих данных или неверный выбор приводит к тому, что методическая погрешность может достигать 100 % и более. При использовании указанных методов, с учетом информации, приведенной в [13, 17], мы имеем минимальные инструментальную и методическую погрешности. Программный блок 25 в схеме на рис. 4.13 предназначен для заполнения и коррекции данных в БД и БЗ с участием эксперта (через программный блок 26). Блок 27 обеспечивает метрологический контроль АСРФИ, хранение полу-

144

чаемых измерительных данных, результатов расчета и, при необходимости, их документирование. Таким образом, с учетом наличия измерительной экспертной системы, данная адаптивная система для исследования зарядовых процессов в гетероструктурах приобретает статус интеллектуальной. В [76] указывается, что формирование БД, БЗ и ЭС на их основе должно быть направлено на решение конкретной задачи (или нескольких задач). В нашем случае ЭС в целом и ее составные части должны обеспечивать решение следующих задач: - текущий анализ хода эксперимента по измерению зарядовых характеристик гетероструктур, его динамических режимов и, в случае отклонения от модели режима (она имеется в БЗ), коррекцию хода эксперимента; - анализ текущих результатов измерений РФВ, сравнение с априорными моделями и, в случае отклонения, также корректировку хода текущего РФЭ; - анализ полученных результатов обработки данных и принятия решения об их достоверности и механизмах, определяющих зарядовое состояние гетероструктур и их высокочастотные свойства.

Для обеспечения формирования требуемых конфигураций АСРФИ в соответствии с (4.24), в составе БД имеются все наборы параметров pi для каждой из них. Определение первичных характеристик гетероструктур тем или иным методом производилось в соответствующих СМО, не входящих в состав ЭС. Однако результаты расчетов вводились в ЭС (БД) для сравнения и идентификации с имеющимися данными, согласно (4.25) — (4.28). По результатам сравнений и идентификации производилось формирование заключений о зарядовых и частотных свойствах исследовавшихся гетероструктур, наличии в их компонентах дефектов (степени нарушения кристаллической структуры), химических элементов и прочей, необходимой эксперту информации. Для выявленных функциональных связей, приведенных критериев, необходимых цифровых данных, в нашем случае структура ЭС должна быть такой, 145

как показано на рис. 4.16. Любая интеллектуальная АСРФИ, у которой предполагается организация программно-управляемого воздействия на ОИ с возможностью изменения (коррекции) хода РФЭ, должна иметь в БЗ математические модели всех возможных режимов воздействия на гетероструктуры и ПЗС, а также модели зарядовых процессов в них (с цифровым обеспечением в БД). Процесс управления должен формироваться на основании текущего анализа измеряемых РФВ, поэтому в БЗ должны быть все необходимые данные об исследуемом ОИ в виде математических моделей. Функционирование интеллектуальной АСРФИ, как было показано ранее, связано с перестройкой ее характеристик через систему коммутаций. Поэтому в БЗ имеются алгоритмы коммутаций, а в БД — соответствующие цифровые данные. На данном этапе детализации ЭС становится очевидным следующее:

1) ее структура определяется типом решаемой задачи и подходом исследователя к решению поставленной задачи (прежде всего, в части выбора методов определения искомых характеристик); 2) при организации сложного РФЭ с управляемым воздействием на ОИ ее структура обязательно содержит модели управляющих воздействий (в БЗ), необходимые цифровые данные (в БД) и соответствующий логический

субблок

«Сравнение»

в

блоке

ЛОДиПР

(рис. 4.16); 3) для данного эксперимента структура ЛОДиПР определяется тремя алгоритмическими субблоками: «Сравнение» (для строгого сравнения), «Оценка соответствия» (для приближенного сравнения там, где строгое сравнение невозможно) и «Вывод заключений» (в случае идентификации и сопоставления) — см. рис. 4.16. Дальнейшая детализация экспертной системы должна производиться индивидуально для каждого реализованного метода.

146

И н ф о р м а ц и я о б I (t), T (t), C (u), I (u)

Вы во д р еш ен и й и за к л ю ч ен и й

Р еа л ь н а я и н ф о р м а ц и я о т ек ущ и х п а р а м ет р а х

ЛОД и П Р

С р а вн ен и е

БЗ М о дел и к о м м ут а ц и й и м ет р о л о ги ч еск о го к о н т р о л я

БД

О ц ен к а со о т вет ст ви я

М одели воздействия на гетероструктуры

Ц и ф р о вы е да н н ы е, о б есп еч и в а ю щ и е т ем п ер а т ур н ы е р еж и м ы

М о дел и локальны х за р ядо вы х п р о ц ессо в

П а р а м ет р ы и д еа л и зи р о ва н н ы х да н н ы х д л я ем к о ст н о й и т ер м о а к т и в а ц и о н н о й сп ек т р о ск о п и и

К р и т ер и и

Вы во д за к л ю ч ен и й

И ден т и ф и к а ц и я и со п о ст а вл ен и е

М о дел и и н т егр а л ь н ы х за р ядо вы х п р о ц ессо в Ц и ф р о вы е да н н ы е д л я во сп р о и звед ен и я к р и вы х ем к о ст н о й и т ер м о а к т и ва ц и о н н о й сп ек т р о ск о п и и

Д а н н ы е р егл а м ен т и р ую щ его и о гр а н и ч и т ел ь н о го ха р а к т ер а

М а сси вы да н н ы х, п о л уч ен н ы е м ет о да м и ем к о ст н о й сп ек т р о ск о п и и

Д а н н ы е и з сп ец и а л и зи р о ва н н о го М О

Д а н н ы е дл я и ден т и ф и к а ц и и ха р а к т ер и ст и к , о п р едел яю щ и х за р яд о во е со ст о я н и е гет ер о ст р ук т ур

Рис. 4.16. Структура экспертной системы для решения задачи определения зарядового состояния исследуемых гетероструктур

М а сси вы да н н ы х, п о л уч ен н ы е м ет о да м и т ер м о а к т и ва ц и о н н о й сп ек т р о ск о п и и

Е t ,m , ω QМУ N S S (E ) Qd

4.6. Определение зарядовых характеристик гетероструктур с использованием адаптивной системы для радиофизических исследований При проведении экспериментов по исследованию зарядовых характеристик и частотных свойств гетероструктур и приборов с зарядовой связью на их основе с использованием синтезированной адаптивной системы для радиофизических исследований с оптимальными измерительными структурами были получены следующие наиболее важные результаты.

Точное измерение энергий активации моноэнергетических уровней производилось прежде всего для образцов гетероструктур, содержащих легирующие добавки, внесенные для получения новых оптических свойств, и ПЗС на их основе. При измерении энергии активации моноэнергетических уровней в полупроводнике (Et) наиболее точным методом (ИРЕ) ее значения получались в пределах от Et1 = 0,10 ± 0,01 эВ до Et2 = 0,47 ± 0,01 эВ (рис. 4.17). Видно, что минимальные значения Et находятся вблизи предельного значения диапазона измерения. Максимальное значение Et указано только для исследовавшихся гетероструктур, легированных хромом. Полученные методом ИРЕ значения энергий активации указанных элементов полностью совпадали со справочными данными [14]. В случае увеличения значений Et имеется существенный запас диапазона измерений Et, хотя его предельные значения не определялись. При определении значений встроенного заряда диэлектрика Qd исследовавшихся структур наиболее точные его значения получались при использовании метода ВЧ ВФХ (рис. 4.18). Здесь также указаны крайние значения Qd только для исследовавшихся структур. Калибровка емкостной шкалы производилась с использованием прецизионных конденсаторов, имевших погрешность UC = 0,01 пФ. Разделение подвижной и неподвижной компонент Qd с целью

определения частотных свойств гетероструктур и ПЗС производилось с использованием методов ТСТ (см. далее).

Рис. 4.17. Графики релаксации термостимулированной емкости гетероструктур и соответствующие значения Et: 1 — Еt = 0,1 ± 0,01 эВ; 2 — Et2 = EtСr= 0,47 ± 0,01

Рис. 4.18. Высокочастотные вольт-фарадные характеристики для исследовавшихся гетероструктур и некоторые значения Qd: 1 — Qd ≈ 0,45  10W10 Кл; 2 — Qd ≈ 3,6  10W10 Кл; 3 — Qd ≈ 9  10W10 Кл

Измерение плотности поверхностных состояний и ее распределения по ширине запрещенной зоны полупроводника [NSS(E)] для гетероструктур имеет особое значение, т. к. ею определяется основная характеристика ПЗС — неэффективность переноса зарядовых пакетов, а также их радиочастотные свойства. Наиболее точные результаты измерений NSS(E) получены методом НЧ ВФХ (рис. 4.19). Для исследованных гетероструктур наилучшие результаты имели среднее значение NSS(E) = 2⋅1010 эВ-1  см-2 для гетероструктур на кремниевой подложке

без

легирующих

добавок

(кривая 1). Худшие значения NSS(E) (порядка 1013 эВ-1 см-2 — кривая 4) имели гетероструктуры на германиевой подложке. Гетероструктуры на кремниевой подложке, имевшие легирующие добавки (для титана — кривая 2, для хрома — кривая 3) имели промежуточные значения NSS(E). Из полученных зависимостей видно, что плотность состояний вблизи середины запрещенной зоны полупроводника имеет наименьшее значение для каждого из образцов, а к ее краям она увеличивается, что соответствует результатам численного моделирования [108, 109]. На рис. 4.20 приведена экспериментально установленная зависимость неэффективности переноса зарядовых пакетов εSS исследованных образцов линейных ПЗС (определялась по методике, приведенной в [116]), от усредненной плотности поверхностных состояний NSS(E). Эксперимент показал [30, 31], что в данном случае средним значениям NSS(E) соответствуют значения εSS, представленные в табл. 4.1.

Таблица 4.1 Nss(E), -1

-2

эВ см

εSS (отн. ед.)

5⋅1010

8⋅1010

4⋅1011

1,1⋅1012

4⋅10–4

6⋅10–4

2⋅10–3

2⋅10–2

NSS(E) эВ-1см-2 1013 4

** *

1012

* *

3

* 2

.

1011

1010 -0,1

.

..

≈

0

0,1

1

0,2

0,3

E, эВ

Рис. 4.19. Графики распределения NSS(E) по ширине запрещенной зоны полупроводников гетероструктур, полученные методом низкочастотных ВФХ: 1 — Si-подложка без легирующей примеси; 2 — Si-подложка + Ti; 3 — Si-подложка + Cr; 4 — Ge-подложка

εSS εSSгр2 10-2

εSSгр1

10-3

10-4

NSSгр1 10

1

NSSгр2 10

NSS(E)⋅10-10, эВ-1см-2

Рис. 4.20. Зависимости неэффективности переноса зарядовых пакетов ПЗС от средней плотности поверхностных состояний

для fт = 100 кГц и nп = 16: сплошная линия

экспериментальная зависимость

Для них наилучшие и наихудшие значения неэффективности переноса зарядовых пакетов получались соответственно при наименьших и наибольших усредненных значениях Nss(E). Эта характеристика определялась при постоянных значениях частоты тактовых импульсов (fт = 100 кГц), от которых формируются импульсы переноса заряда, и числа переносов зарядовых пакетов в линейке ПЗС (nп = 16). Аналогичная зависимость была получена и обоснована в работах [30, 31, 54, 89, 90]. При этом было установлено, что в режиме формирования сигналов изображения ПЗС имеют удовлетворительную работоспособность до граничного значения неэффективности переноса зарядовых пакетов εSSгр1 = 5 ⋅ 10-3. Как в указанных работах, так и на приведенном графике значению εssгр1 соответствует

усредненное значение плотности поверхностных состояний гетероструктур, на основе которых выполнены исследовавшиеся ПЗС: NSSгр1 = 6,5 ⋅ 1011 эВ-1 ⋅ см-2. В случае логической обработки сигналов ПЗС сохраняют работоспособность до значений εSSгр2 = 2 ⋅ 10-2, чему соответствует значение NSSгр2 = 1,1 ⋅ 1012 эВ-1 ⋅ см-2. Соответствующая теоретическая зависимость εSS(NSS) описывается соотношением [14]:

εSS = (qkTNSS / CdVg) ln(p + 1). В нашем случае для значений Cd = 110 пФ, Vg = 10 В, p = 3 она имеет вид, приведенный на этом же рисунке (штриховая линия). Имеющиеся расхождения кривых объясняются большей систематической погрешностью при экспериментальном определении зависимости εSS(NSS). Реально измеренные кривые ТСТ (ТСП и ТСД) приведены на рис. 4.21.

I  1013, A 20 -ТСП

-ТСД

10 0 -10 -20

100

200

400

500

T, K

+ТСД +ТСП

-30 Рис. 4.21. Графики зависимости термостимулированных токов поляризации и деполяризации через гетероструктуру без термоочистки от фонового заряда

В результате термоочистки производилось удаление фонового заряда пиков, аналогичных пикам на рис. 4.9, и снималась неопределенность пиков, аналогичных пикам на рис. 4.10, после чего они имели оптимизированную форму (аналогичную форме пиков, изображенных на рис. 4.8а), включая только собственный заряд. По ним определялись энергии активации Eti , порядок кинетики m [путем идентификации спада пиков с уравнениями (1.22) — (1.24)] и частотные факторы ωэ, определяющие кинетику зарядовых процессов на данных МУ. При исследовании профиля легирования гетероструктур с использованием метода ИРЕ и ТСД было установлено, что с уменьшением дисперсии ловушек D = σ2 (их распределение близко к нормальному, σ — среднеквадратическое отклонение) относительно центра МУ частотный фактор ωэ возрастает (см. рис. 4.22 — график приведен в системе координат [σ; ωэ]). Данная зависимость исследовалась для кремния, легированного титаном.

ωэ, Гц 109 107 105 103 0

2

4

6

8

σ, отн. ед.

Рис. 4.22. Зависимость частотного фактора от среднеквадратического отклонения ловушек относительно центра МУ в полупроводнике гетероструктур

Из графика видно, что зависимость ωэ(σ) в данной системе координат имеет характер, близкий к линейному. Данный результат имеет важное значение при осуществлении легирования полупроводниковой подложки гетероструктур с целью получения их новых оптических свойств при создании перспективных разновидностей ПЗС. 4.7. Частотные зависимости характеристик гетероструктур и высокочастотные свойства ПЗС

Известно, что при попадании зарядового пакета в область максимальной напряженности поля под электродом переноса ПЗС заполнение всех типов активных центров захвата заряда в приповерхностной области полупроводника гетероструктуры происходит практически мгновенно. При снятии поля под данным электродом переноса эмиссия заряда из ловушек происходит по закону, близкому к экспоненциальному. При этом скорость релаксации зарядового процесса определяется его эффективным частотным фактором ωэ. Поскольку часть сигнального заряда, оставшегося на ловушках от предыдущего пакета, может присоединяться к следующему зарядовому пакету (или перемешиваться с ним), то этот процесс будет определять эффективность переноса заряда вдоль подложки ПЗС. Как было показано выше (гл. 1), качество переноса заряда определяется неэффективностью переноса заряда εSS. При этом следует учитывать также перезахват носителей заряда в процессе его релаксации при воздействии переменного поля, определяющийся порядком кинетики m, что приводит к увеличению εSS. Экспериментально установленная зависимость εSS(ωэ) для разных значений

m

при

постоянном

значении

тактовой

частоты

приведена

на рис. 4.23. Из нее видно, что с увеличением частотного фактора неэффективность переноса сигнального заряда уменьшается. Эти зависимости можно описать полученным при проведении экспериментов эмпирическим выражением:

εSS = fп [1 + (m – 1)2kTm / Et] / [ kTm2 / Et] ωэ.

(4.31)

εSS 10–3

m ≈ 1,4

5⋅10–3

m ≈ 1,0 10–4 0

108

109

1010

ωэ, Гц

Рис. 4.23. Зависимость неэффективности переноса заряда ПЗС от частотного фактора для различных значений порядка кинетики (fт = 10 МГц)

Из графиков видно, что с увеличением порядка кинетики, наклон прямой резко уменьшается, что объясняется значительным влиянием значения m на эффективность переноса εSS. На рис. 4.23 также видно, что при наличии слабого перезахвата носителей заряда (когда m ≈ 1) зависимость εSS(ωэ) изменяется существенно. Следовательно, для уменьшения неэффективности переноса зарядовых пакетов в ПЗС необходимо, по возможности, увеличивать частотный фактор имеющихся центров релаксации заряда. Это особенно важно при наличии моноэнергетических уровней, влияние которых особенно сильно сказывается на высоких частотах (см. далее).

При наличии сильного перезахвата носителей заряда в гетероструктуре (в данном случае при m ≈ 1,4) зависимость εSS(ωэ) проявляется значительно слабее. Однако увеличение перезахвата ведет к увеличению неэффективности переноса заряда и при больших значениях m (особенно когда оно приближается к другому предельному значению, равному 2), влияние εSS может быть столь значительным, что ПЗС будет неработоспособным даже в режиме обработки логических сигналов. Ранее отмечалось, что зарядовые процессы гетероструктур определяются следующими основными характеристиками: подвижная (Qdп) и неподвижная (Qdн) компоненты встроенного заряда в слое диэлектрика, распределение плотности поверхностных состояний по ширине запрещенной зоны полупроводника

NSS(E), эффективный частотный фактор ωэ и порядок кинетики m. С использованием разработанной АСРФИ были определены зависимости этих характеристик от частоты. Так, частотные свойства слоя диэлектрика гетероструктуры зависят от активности компонент его встроенного заряда Qdп (определяется наличием подвижных ионов в диэлектрике) и Qdн (определяется наличием диполей из-за асимметрии внутреннего поля диэлектрика в результате деструкции кристаллической структуры). Для первой компоненты постоянная времени релаксации находится в секундном диапазоне, а частотный фактор соответственно составляет доли герц. Поэтому в диапазоне радиочастот эта компонента на частотные свойства гетероструктур никакого влияния не оказывает. Зависимость активности (количества активных диполей Nда) второй (дипольной) компоненты встроенного заряда диэлектрика от частоты тактовых импульсов ПЗС приведена на рис. 4.24. Из графиков видно, что активность диполей типа «легкая частица в двойной потенциальной яме» может сохраняться до десятков килогерц. В этом же частотном диапазоне начинает сказываться темновой ток, что ухудшает качество работы ПЗС и ограничивает нижнюю границу его рабочих частот. Монотонность спада зависимостей объясняется наличием разницы в потенциальных барьерах диполей типа «заряженная частица в двойной потенциальной яме».

Nда, отн. ед. 1

1

0,5

2

0

101

102

103

fт, Гц

Рис. 4.24. Зависимость концентрации активных диполей на границе раздела «диэлектрик — полупроводник» гетероструктуры от частоты: 1 — диполь типа «легкая частица в двойной потенциальной яме»; 2 — диполь типа «тяжелая частица в двойной потенциальной яме»

Эта зависимость установлена с применением методов ВЧ ВФХ и ТСД для гетероструктур, у которых концентрация диполей Nд явно превосходила концентрацию ионов Nи (т. е. Nд >> Nи), и поэтому влияние диполей на зарядовые процессы в диэлектрике были доминирующими. Зависимость неэффективности переноса зарядовых пакетов, обусловленной наличием поверхностных состояний вблизи границы раздела «диэлектрик — полупроводник», от тактовой частоты также имеет тенденцию к уменьшению. На рис. 4.25 приведены такие зависимости для разных плотностей поверхностных состояний исследовавшихся гетероструктур. Уменьшение εSS в данном случае происходит за счет уменьшения концентрации активных ловушек относительно их общего числа. Характер приведенных зависимостей однозначно свидетельствует о том, что с увеличением частоты тактовых импульсов

неэффективность переноса зарядовых пакетов ПЗС уменьшается тем значительнее, чем больше значение NSS, и совсем слабо проявляется после частот 106 Гц. Этот вывод дает возможность предположить, что на высоких и сверхвысоких частотах могут оказаться работоспособными ПЗС, которые неработоспособны на более низких частотах. Это особенно важно при создании новых ПЗС (при сращивании разнородных твердотельных структур), при повышении их радиационной стойкости и при создании ПЗС для работы в СВЧ-диапазоне, так как в этом случае имеет место резкое повышение плотности поверхностных со-

3

εss⋅104 10 2 1

5

1 0

fт, Гц

Рис. 4.25. Зависимость неэффективности переноса заряда ПЗС, обусловленной влиянием поверхностных состояний гетероструктур вблизи границы раздела «диэлектрик — полупроводник», от частоты: 1 — для Nss = 5 ⋅ 1010 эВ-1 ⋅ см-2; 2 — для Nss = 8 ⋅ 1010 эВ-1 ⋅ см-2; 3 — для Nss = 3 ⋅ 1011 эВ-1 ⋅ см-2

стояний. Наиболее высокочастотные зарядовые процессы в гетероструктурах обусловлены наличием моноэнергетических уровней в приповерхностной области полупроводника, для которых частотный фактор может достигать значений 1012

103

104

105

106

107

Гц [17]. Так, зависимость неэффективности переноса зарядовых пакетов ПЗС от частоты

сигнала

переноса

fп

=

fт

/

p

(в

нашем

случае

p = 3) для различных значений эффективного частотного фактора приведены на рис. 4.26 (порядок кинетики во всех случаях был близок к единице). Характер этих зависимостей хорошо согласуется с полученным эмпирическим выражением (4.31). Из графика видно, что в любом случае при увеличении частоты переноса заряда в диапазоне СВЧ/КВЧ происходит увеличение неэффективности переноса заряда, что ухудшает качество работы ПЗС. При меньших значениях

ωэ увеличение неэффективности переноса заряда происходит на более низких частотах, и наоборот. Это объясняется тем, что за время активности сигнала переноса заряда часть его не успевает высвободиться из ловушек. Чем больше частота сигнала переноса, тем меньше вероятность эмиссии захваченного на ловушках заряда, что приводит к увеличению εSS. Штриховыми линиями на рисунке указаны прогнозируемые (неизмерявшиеся) участки характеристик. Их характер объясняется тем, что после значения fп = ωэ, активность центров захвата заряда начинает уменьшаться (аналогично как на рис. 4.24), что ведет к умньшению εSS. Определение приведенных характеристик производилось для ПЗС на основе гетероструктур, имевших наибольший эффективный частотный фактор ωэ = 1010 с-1, что не является его предельным значением. Поэтому при увеличении значения ωэ следует ожидать расширения частотного диапазона ПЗС в сторону КВЧ. Из анализа полученных выше результатов следует, что зарядовые процессы, происходящие в слое диэлектрика, достаточно низкочастотны и в радиочастотном диапазоне работы ПЗС практически не сказываются. Они оказывают влияние только на низкочастотную границу рабочего диапазона ПЗС.

εSS 10-2 1 3

2

5⋅10-3

0

106

107

108

109

1010

fп , Гц

Рис. 4.26. Зависимость неэффективности переноса заряда у ПЗС от частоты сигнала переноса для разных значений ωэ:

В области высоких и сверхвысоких частот доминирующее влияние на частотные свойства ПЗС оказывают поверхностные состояния и моноэнергетические уровни в полупроводнике вблизи границы раздела «диэлектрик — полупроводник». Анализируя графики на рис. 4.20 — рис. 4.23, можно сделать вывод, что работоспособность ПЗС (в т. ч. и в области сверхвысоких частот) сохраняется до выявленных граничных значений εss (εSSгр1 = 5 ⋅ 10-3 — в случае работы ПЗС в качестве формирователя сигнала изображения и εSSгр2 = 2 ⋅ 10-2 — в случае использования ПЗС для обработки логических сигналов — см. рис. 4.20). Из установленных частотных зависимостей характеристик, определяющих зарядовое состояние исследовавшихся гетероструктур и ПЗС на их основе (рис. 4.24—4.26), видно, что влияние поверхностных состояний может сказываться до единиц мегагерц. На более высоких частотах их влияние пренебрежимо мало. Поэтому, кроме известных методов уменьшения влияния ПС

(уменьшения неэффективности переноса заряда у ПЗС) [13, 14], следует всемерно повышать рабочую (тактовую) частоту ПЗС. В диапазоне СВЧ на частотные свойства ПЗС существенно сказывается только наличие моноэнергетических уровней. Однако, как видно из рис. 4.26, они могут иметь разные частотные факторы. Ухудшение качества работы ПЗС вызывают МУ, имеющие меньшие значения ωэ. И наоборот, наличие МУ в полупроводнике гетероструктуры с большим значением ωэ на качестве работы ПЗС может практически не сказываться. Следует отметить, что с увеличением рабочей частоты качество работы ПЗС тем выше, чем меньше порядок кинетики, т. е. чем слабее перезахват носителей заряда (рис. 4.23). Поскольку рабочие частоты ПЗС уже достигают СВЧ-диапазона, а также проводятся интенсивные разработки ПЗС на арсениде галлия, то это предполагает реальную возможность их использования в составе ИС (ОИС) СВЧ. 4.8. Оценка полной погрешности адаптивной системы для радиофизических исследований Оценка погрешностей полученных результатов заключается в следующем. Ранее отмечалось, что вблизи энергетического положения МУ имеются ловушки с квазинепрерывным распределением и маскирующие МУ (фоновый заряд). Выделение МУ с помощью монотонного нагрева, доступного для осуществления в режиме ручного нагрева, дает некачественные (расплывчатые) пики термостимулированных токов в гетероструктурах. В этом случае погрешность определения энергии активации МУ может достигать 30 % и более, а погрешность определения количества локализованного на нем заряда — до 50 % и более [17], что является неприемлемым даже для оценки. Реализация режимов фракционного нагрева с возможностью термоочистки от фонового заряда, недоступных для качественного осуществления в ручном режиме, позволяет определять те же параметры МУ с погрешностью не хуже единиц процентов (см. далее). При этом разрешающая способность мето-

дов повышается на 4—5 % [17] за счет более точного определения температурного положения максимума пика. Попутно следует отметить, что, как показал эксперимент [74], повторная термоочистка одного и того же пика ТСТ приводит к ухудшению результатов. Разница в энергиях активации МУ для титана (Ti), внесенного в полупроводник (Si), после 1-й и 2-й термоочисток была в пределах ±1,5 %, а потери полезного заряда МУ уже могут составлять до 30 % и более, что делает практически невозможным точное определение энергии активации МУ, его частотного фактора и порядка кинетики. Основная погрешность измерения любой измерительной системы, в т. ч. и приведенной на рис. 4.13, складывается из двух составляющих: неисключенной систематической погрешности (НСП — θ) и среднеквадратической ошибки (СКО — S) [117]. Определим каждую из этих составляющих для нашего случая. Систему, представленную на рис. 4.13, с учетом уже проведенного метрологического анализа, для удобства представим в виде укрупненной схемы, изображенной на рис. 4.27. ЭУ, включающая в свой состав управляемый азотный криостат с измерительной головкой и системой управления, вакуумный пост, электрометрический усилитель сигнала термопары (см. рис. 4.13), согласно [17], имеет НСП θ1 ≤ 2 %. ИК с УС (рис. 4.27), согласно анализу [107], имел НСП θ2 = 0,1 %. Методическая погрешность выбранного метода обработки пиков ТСТ (метод начального подъема), согласно [17], имеет значение θ3 ≤ 0,1%. Погрешность округления и накопления в процессе вычислений, по оценкам [17, 32],

не

превышает

θ4 = 0,1 %. Таким образом, суммарная НСП будет определена так: θ=

4

∑θ i 1

≈ 2 %.

значения

ЭВМ

ЭУ

АО

У

ИК

Рис. 4.27. Укрупненная схема АСРФИ в части термоактивационной спектроскопии Вторая компонента основной погрешности измерения (СКО) определялась следующим образом. Для одной и той же гетероструктуры, легированной титаном, производилась серия из n = 8 измерений температурного положения максимума пика термостимулированного тока деполяризации, обусловленного наличием указанной легирующей примеси. Данные измерений приведены в таблице 4.2.

Таблица 4.2 N измерений Положение Тm, К

1 96,9

2

3

4

5

6

7

8

97,6

96,8

96,5

97,7

97,6

97,9

97,2

Для указанных данных имеем T m = 97,3 K , а СКО

∑( 8

S=

Tmi − Tm

i =1

n( n − 1)

)

2

≅ 0,2 %.

Согласно [92], в случае, если S / θ < 0,8 (в нашем случае S / θ = 0,1), то основная погрешность измерения принимается равной НСП, т. е. 2 %. Таким образом, для данной системы достигнуто минимальное (для оговоренных выше измерительных ситуаций) значение основной погрешности измерений, не превышающее 2 %, что дает возможность предельно

точно определять зарядовое состояние и частотные свойства исследовавшихся гетероструктур и ПЗС на их основе. Глава 5 Гибкие средства сопряжения ЭВМ с внешними устройствами, обеспечивающие адаптивные свойства системы для экспериментальных исследований

В предыдущих главах показано, что свойства гибкости и адаптивности систем для радиофизических исследований, обеспечивающие возможность оптимизации измерений и обработки результатов, прежде всего, требуют гибкости (программной управляемости) аппаратных средств сопряжения датчиков (ПИП) с ЭВМ, гибкого АО (ПО) и наличия гибкости узлов и блоков ЭУ. Последний фактор может отсутствовать у виртуальных измерителей, но обязательно присутствует у АСРФИ интеллектуального уровня с развитым аппаратным обеспечением. 5.1. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ И СТРУКТУРНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СРЕДСТВ СОПРЯЖЕНИЯ

Средства сопряжения имеют место во всех системах для радиофизических исследований с применением ЭВМ, независимо от их индивидуальных особенностей. Несмотря на то что особенности АСРФИ могут быть принципиально разными, элементы СС обладают наибольшей универсальностью и поддаются систематизации по параметрам, о чем шла речь в гл. 2. Независимо от специфики радиофизического эксперимента, универсальностью обладают такие элементы СС, как устройство сопряжения с магистралью используемой ЭВМ, АЦП, ЦАП, регистры ввода-вывода цифровой информации, АК, УВХ и др. Возможности гибких СС предполагают наличие в их составе указанных ФМ в разных количествах. Большинство из них имеют программно-управляемые характеристики (в определенных пределах), поэтому состояние гибких СС будем

описывать, воспользовавшись элементами теории множеств. Все возможные их состояния в нашем случае определяются выражением:

F = {A, C , S , N , M , DM , D,V },

(5.1)

где А — аналого-цифровое преобразование; С — цифроаналоговое преобразование; S — сопряжение ФМ с магистралью ЭВМ, обеспечивающее дешифрацию их адресов и команд, а также обмен цифровой информацией через порты ввода-вывода; N — нормализация вводимых и выводимых аналоговых сигналов, обеспечивающая требуемые амплитудные диапазоны; М — мультиплексирование — обеспечивает многоканальность АЦП (по входу); DM — демультиплексирование — обеспечивает многоканальность ЦАП (по выходу); D — обмен цифровой информацией — обеспечивает ввод или вывод кодовой информации; V — устройства, сопутствующие выполнению перечисленных основных функций. Любой из указанных элементов в (5.1) может иметь множество, определяющее структурные особенности СС. На основании приведенных выше данных эти структурные множества опишем следующим образом. Для аналого-цифрового преобразования:

A = { A m : m = 1, m 0 } ,

(5.2)

где m — переменная на множестве АЦП. Каждый из АЦП имеет свои функциональные особенности, а их функциональные состояния определяются выражением: A = Ba xB f xHxP = {( ba , b f h, p ): ba ∈ Ba , b f ∈ B f , h ∈ H , p ∈ P} ,

(5.3)

где Ba, Bf, H, P — множества амплитудных и частотных диапазонов, разрешающих способностей и полярностей АЦП соответственно; ba, bf, n, p — элементы указанных множеств. Для цифроаналогового преобразования структурное множество определим так: C = {Cr : r = 0, r0 } ,

где r — переменная на множестве ЦАП.

(5.4)

В

АСРФИ

ЦАП

может

присутствовать

или

отсутствовать

(r = 0). Его программно-управляемые функциональные параметры для большинства АСРФИ определяются, как правило, только разрешающей способностью и полярностью (одно- или двухполярные):

C = H × P = {( h, p ) : h ∈ H , p ∈ P} .

(5.5)

УС в нашем случае является единственным (n = 1), а его состояние определяется выражением:

S = S 1 × S 2 × S 3 = {( s1 , s2 , s3 ) : s1 э S 1 , s2 э S 2 , s3 э S 3} ,

(5.6)

где S1 — множество адресов абонентов центрального процессорного элемента (ЦПЭ), с которыми он ведет обмен информацией, S2 — множество команд, необходимых для организации процесса обмена информацией и выдаваемых из ЦПЭ в УС; S3 — множество портов ввода-вывода информации; s1, s2, s3 — элементы указанных множеств. Нормирование, аналоговое мультиплексирование/демультиплексирование сигналов структурно определим следующими выражениями: N = {N l : l = 0, l 0 } , (5.7) M = { M k : k = 0, k 0 } ,

(5.8)

DM = {DM q : q = 0, q 0 } ,

(5.9)

где l0, k0, q0 — верхние границы соответствующих множеств. Параметры элементов, выполняющих указанные функции, индивидуальные и определяются следующим образом. Функция нормированная предполагает наличие возможности программного выбора требуемого поддиапазона напряжения для согласования с входом АЦП из определенного множества: N = {Bvs : s = 1: s0 } ,

(5.10)

где Bv — множество возможных поддиапазонов напряжений, обеспечиваемое данными НУ. Требуемое количество поддиапазонов напряжения может быть разным

(s0),

но

не

меньше

одного

(нижняя

граница

множества

s равна 1). В противном случае НУ не требуется. Основным параметром мультиплексоров и демультиплексоров является количество мультиплексируемых и демультиплексируемых каналов:

M = {E b : b = 2, b0 } ,

(5.11)

DM = {E c : c = 2, c 0 } ,

(5.12)

где Eb , Ec — множество каналов мультиплексора и демультиплексора соответственно. Необходимость мультиплексирования/демультиплексирования возникает в случае, если число каналов больше или равно 2, что и определяет нижние границы соответствующих множеств. Возможность ввода-вывода цифровой информации обеспечивается наличием в составе СС регистров ввода и вывода, которые могут быть как раздельными, так и совмещенными. В случае раздельных элементов ввода-вывода цифровой информации их структурные и функциональные свойства описываются по аналогии с мультиплексированием/демультиплексированием аналоговых сигналов. Если имеет место совмещение функций ввода-вывода цифровой информации, то количество каналов (разрядов) для ввода и вывода будет представлять собой подмножества (соответственно RI и R0) одного и того же множества D: RI ⊂ D, R0 ⊂ D, которые, в зависимости от конкретной ситуации, могут объединяться ( RI ∪ R0 ) или разделяться ( RI ∩ R0 ). Текущее состояние множества

D = {RI, R0} определяет структурное и функциональное состояние элементов в составе СС, обеспечивающих ввод-вывод цифровой информации. В состав СС также могут входить ФМ (V) с постоянными (непрограммируемыми) параметрами, обеспечивающие выполнение их основных перечисленных функций. Это могут быть УВХ (V1), усилитель с постоянным коэффициентом усиления (V2), блок буферной памяти (ББП) для сверхскоростного АЦП (V3), дискриминатор (V4) на его входе и т. д. и составлять соответствующее множество:

V={V1, V2, V3, V4, ...}.

(5.13)

Соотношения (5.1) — (5.13) были использованы при разработке алгоритмического и программного обеспечения АСРФИ для гибкого формирования требуемых оптимальных измерительных структур. Приведенный аппарат позволяет формировать различные структуры, в совокупности формирующие

подсистемы сопряжения в рамках обобщенных СС. Так, сопряжение датчика РФВ с ЭВМ (I) (одноканальный вариант) будет представлять собой измерительный канал, определяемый выражением, вытекающим из (5.1):

I = {A, N , M , S ,V }. Канал управления ( I ) c использованием аналоговых и цифровых сигналов (по полной схеме) можно описать так: I = {C , S , DM , D,V } .

Все возможные состояния гибких компонент СС определяются программно, согласно заданному алгоритму функционирования АСРФИ. В нашем случае структурные и функциональные свойства СС определены следующим образом. Для реализации функции аналого-цифрового преобразования использовались четыре разновидности АЦП из имеющихся пяти (не использовался АЦП в составе модуля SOUNDBLASTER) с изменяемыми параметрами в составе гибких СС [т. е. в (5.2) m0 = 4]. Первый из них [преобразование А1 (см. (5.1) и далее)] выполнен на базе АЦП, описанного в [118]. Этот АЦП имел время однократного преобразования порядка 2,4 мкс, что сравнимо со временем пословного ввода в ЭВМ класса IBM PC/AT, т. е. у них быстродействие практически одинаковое, что позволяет вводить аналоговую информацию в ЭВМ в реальном масштабе времени с максимальной скоростью. Диапазон входных напряжений в двухполярном режиме [в (5.3) Р = р1] могли иметь два значения [в (5.3) Вa={ваg: g = 1, g0}, g0 = 2]: ± 0,5 В и ± 5 В. В однополярном режиме (Р = р2) они имели также два значения: 1 В и 10 В. Период оцифровки программно мог изменяться кратно 2,5 мкс в пределах 2,5 (20 мкс [в (5.3) Вf = {вfe: e = 1, e0}, e0 = 4]. Разрешающая способность этого АЦП определялась фиксированным числом (10 или 12) разрядов, задаваемым разработчиком на этапе изготовления (разработки) АЦП. При использовании данного АЦП в составе АСРФИ на его входе обеспечивалось мультиплексирование и нормализация входных аналоговых сигналов. Нормализация производилась путем задания соответствующего коэффициента передачи НУ (программно) из 4 возможных значений [s0 = 4 — см. (5.10)]. Мультиплексирование

производилось с помощью 8-канального АК, обеспечивавшего программное подключение на вход НУ одного из 8 датчиков РФВ [в (5.11) в0 = 8]. Формирование строба УВХ производилось с помощью одновибратора. Задание рабочих режимов указанных ФМ производилось выдачей соответствующих кодов из ЭВМ на РгВыв в составе СС. С учетом изложенного данный измерительный канал можно описать выражением:

I = {A , N , M , D ,V }.

(5.14)

Второй из использовавшихся АЦП (преобразование А2) выполнен на базе комбинированного АЦП, описанного в [119]. Он отличается возможностью повышать разрешающую способность до 16 и более разрядов без существенной потери быстродействия. Если в качестве базовой используется ИМС К1108ПВ1, то комбинированный АЦП имеет время однократного преобразования не более 1,2 мкс, что сравнимо с временем пословного ввода кодов в реальном масштабе времени для ПЭВМ типа IBM-486(DX), Pentium-100 — Pentium-2. Это также обеспечивает ввод аналоговой информации в ЭВМ с максимальной скоростью в реальном масштабе времени. При необходимости период оцифровки данного АЦП программно можно уменьшить до 1 мкс, при этом максимальное число разрядов сократится до 14. Множество диапазонов входного сигнала для этого АЦП, так же как и в предыдущем случае, равно двум. Период оцифровки в данном случае задается программно, кратным минимальному периоду оцифровки (1 мкс или 1,2 мкс), в пределах от указанного (минимального), до единиц секунд и более (в большую сторону без ограничений). Разрешающая способность для него определяется количеством разрядов H = {ht:t = 1,8}. Для данного АЦП функциональные возможности также определяются выражением (5.14). Третья разновидность из использовавшихся АЦП (преобразование А3) — это описанный выше полуалгоритмический АЦП. У него диапазон входных сигналов, разрешающая способность (число разрядов) и полярность нерегули-

руемые (имеют постоянные значения). Программно-управляемым является только

период

(частота)

преобразования,

т.

е.

Вf = {вfe: e = 1, ..., e0}. Частотные диапазоны изменяются кратно минимальному периоду оцифровки. При использовании в качестве формирователя опорного кода ЦАП на базе ИМС К572ПА1А (в 10-разрядном варианте) минимальный период оцифровки может быть получен порядка 25 мкс (с учетом его времени установления выходного тока tу = 5 мкс, частота задающего генератора не должна превышать 250 кГц). При использовании более скоростного ЦАП, например ИМС К1108ПА1А в 12-разрядном варианте (для него tу = 0,4 мкс), период оцифровки можно уменьшить до величины порядка 2,4 мкс. Увеличение периода оцифровки в данном случае также ничем не ограничивается (значение е0 может быть очень большим). АЦП этого типа также работал и в составе ИК, определяемого выражением (5.14). Четвертая разновидность АЦП (преобразование А4) — это сверхскоростной АЦП с временем однократного преобразования порядка 20 нс (в стандарте КАМАК). Быстродействие этого АЦП много выше быстродействия ЭВМ, следовательно, вводить информацию в ЭВМ в реальном масштабе времени с максимальной скоростью не представляется возможным (даже в режиме прямого доступа в память). Поэтому коды с выхода такого АЦП должны сначала заноситься в скоростную (на базе ЭСЛ-технологии) буферную память, затем с меньшей скоростью передаваться из нее в ОЗУ ЭВМ. Все параметры в данном случае у АЦП были постоянными (диапазон входного напряжения — 0 – -2 В, режим — однополярный, число разрядов — 8), а само наличие его оказывало влияние только на структуру СС. С учетом того, что у данного АЦП на входе имели место НУ и дискриминатор, измерительный канал на его основе можно описать выражением:

I = {A, S , D,V }, где V = (V3, V4), согласно (5.13). Связь с магистралью ЭВМ каждого из рассмотренных АЦП производится через адресуемые (имеющие индивидуальные адреса) порты ввода-вывода (в

составе гибкого разветвленного УС), выходящие на соответствующие шины магистрали ЭВМ. Цифроаналоговое преобразование в разработанной АСРФИ обеспечивалось одним ЦАП общего применения (на базе ИМС К594ПА1А). Программноуправляемым параметром у него была только полярность сигнала (одно- или двухполярный). На его выходе с помощью ДM обеспечивалась возможность разветвления сигнала по 8 каналам (программно мог выбираться один из восьми каналов в процессе функционирования АСРФИ). На одном из каналов был задействован усилитель мощности с фиксированными параметрами для обеспечения работы на акустическую систему. Такой канал вывода аналоговой информации в нашем модельном представлении можно описать выражением:

I = {C , DM , S , D,V } . Возможность обмена цифровой информацией (в т. ч. выдача управляющих

кодов

для

задания

режимов

ФМ)

обеспечивается

с

помощью

РгВв-Выв. Обобщенная структура гибких СС, обладающая всеми вышеописанными свойствами, приведена на рис. 5.1. Концепция универсальных, гибких, компактных (одноплатных) СС, размещаемых в системном блоке ЭВМ (на разъеме ее магистрали), появилась относительно недавно [66]. Первые варианты подобных СС особой универсальностью и гибкостью не отличались (отсутствовали многоканальность, возможность программного измерения параметров и разнообразие ФМ).

Дальнейшее развитие СС привело к созданию универсальных, гибких подсистем сопряжения (ПСС) [65, 70, 121, 122], представляющих собой вари-

Информация от датчиков

К потребителю информации

11

⎧ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎩

10

...

5

12 16

1

4 4 4 4

2

5

6 7 13

3

14

... 2

8

9

15

Средства сопряжения Рис. 5.1. Обобщенная структура гибких СС: 1 — АЦП1; 2 — НУ; 3 — АМ; 4 — УВХ; 5 — ДМ; 6 — АЦП2; 7 — АЦП3; 8 — АЦП4; 9 — ББП; 10 — ЦАП; 11 — ФП; 12 — РгВв-Выв.; 13 — УС; 14 — магистраль ЭВМ; 15 — дискриминатор; 16 — одновибратор анты разработок на базе схемы, изображенной на рис. 5.1. Вариации объясняются учетом требований конкретных РФЭ и соответственно АСРФИ, для которых данные ПСС предназначены.

Конкретным примером реализации такой ПСС является программируемый, IBM-совместимый (для магистрали ISA) модуль [70], структурная схема которого приведена на рис. 5.2. Функциональные возможности данной ПСС описывается выражением:

F = {A, C , M , DM , S , D,V }, где V — синхронизатор-таймер с фиксированно заданными временными интервалами. ПСС обеспечивает следующие возможности. Ввод аналоговой инфор-

мации в компьютер производится с помощью АЦП, выполненного на основе АЦП, описанного в [118] и имеющего следующие характеристики: - число каналов по входу — 16; - число разрядов выходного кода — 12; - время преобразования — 2,5 мкс; - диапазон входного сигнала — ± 5 В. Вывод информации из компьютера в аналоговой форме производится с помощью ЦАП (рис. 5.2), имеющего следующие характеристики: - число каналов по выходу — 8; - число разрядов входного кода — 12; - время установления выходного тока (напряжения) — 0,4 мкс; - диапазон выходного аналогового сигнала — ± 5 В. Устройство цифрового обмена (УЦО) в данном случае представляет собой 32-разрядный, программируемый в обоих направлениях регистр ввода– вывода цифровой информации. Разряды УЦО используются для задания всех программируемых режимов в ПСС, а также для включения-выключения питания устройств экспериментальной установки, выдачи старт-стопных сигналов, для управления шаговым двигателем, приема информации о состоянии устройств (в т. ч. аварийной) и т. д. Программируемые АК и ДМ позволяют выбирать рабочие каналы для АЦП и ЦАП соответственно. Синхронизатор-таймер (С-Т) предназначен для формирования меток через фиксированные, заранее заданные, кварцованные, интервалы времени или импульсные последовательности, частота которых уменьшается от F1 к F4 в два раза для каждой пары соседних выходов.Через параллельные программируемые адаптеры ППА1—3, входящие в состав УС, производится обмен информацией между ЦПЭ и соответствующими функциональными узлами модуля.

ППА1

IBM-магистраль

БД

ДШК

ДША

ППА2

ППА3

ЦАП

АЦП

АД

К1 К2 К3 .... К8

АМ

КА1 КА2 КА3 ... КА16

УЦО

К1 К2 ... К32 F1

С-Т IBM-модуль

… F4

Рис. 5.2. Структурная схема универсального модуля сопряжения

Буфер данных (БД), также входящий в состав УС, является связующим звеном между шиной данных магистрали ISA и соответствующим ППА. Дешифрация адреса модуля и деблокирование его функциональных узлов осуществляется с помощью ДША. От ДШК поступают управляющие сигналы, регламентирующие ввод или вывод информации относительно процессора. Программирование функциональных узлов модуля (формирование подсистемы) и обмен информацией производится в соответствии с алгоритмом, разработанным для решения конкретной задачи при организации вводавывода аналоговой и цифровой информации в измерительной системе [92]. На базе данного модуля сопряжения разработана ПСС, входящая в состав АСРФИ для исследования базовых элементов СВЧ/КВЧ-систем [89, 90, 122]. Структурная схема программируемого, IBM-совместимого (для магистрали

ISA) модуля приведена на рис. 5.3, а алгоритм его функционирования — на рис. 5.4. Этот модуль обеспечивает ввод-вывод аналоговой информации с помощью АЦП и ЦАП, имеющих такие же характеристики, как и в предыдущем случае. Здесь цифровое устройство (ЦУ) представляет собой 24-разрядный регистр ввода или вывода цифровой информации. Его разряды могут быть также использованы для включения-выключения питания устройств экспериментальной установки, выдачи старт-стопных сигналов, для управления шаговым двигателем, приема информации (в т. ч. аварийной) о состоянии устройств и т. д. Согласно алгоритму работы модуля, сначала выбирается его функциональный субблок (АЦП, ЦАП и т. д.), с которым предполагается производить текущий обмен информации, затем производится программирование соответствующего ППА (задание режима работы портов и направления передачи информации), выбор рабочего канала, ввод или вывод информации. Смену функционального узла или рабочего канала можно производить программно, в реальном масштабе времени, не прерывая работу системы.

К1

ППА1

IBM-магистраль

БД

ДШК

ДША

ППА2

ППА3

АД

ЦАП

АЦП

АМ

УЦО

IBM-модуль

Рис. 5.3. Структурная схема ПСС в составе АСРФИ для исследования базовых элементов СВЧ/КВЧ-систем

К2

К3 … К8

КА1 КА2 КА3 ... КА16 К1 К2 ... К32

5.2. Средства обеспечения гибкости сопряжения

Ранее отмечалось, что свойства гибкости систем для радиофизических исследований обеспечиваются, главным образом, гибкостью их средств сопряжения. Приведенные далее (некоторые наиболее важные) схемные решения ориентированы на обеспечение указанных свойств СС. Так, в нашем случае УС всегда должно обеспечивать гибкость и оперативность подключения к магистрали ISA любого из задействованных ФМ, с которым ЦПЭ производит обмен информацией в реальном масштабе времени. В описанных выше ПСС это производится следующим образом. Из основных ФМ у них задействованы АЦП, ЦАП и УЦО, следовательно, любой из них должен иметь возможность подключения к шине данных (ШД) магистрали ISA и производить обмен информацией в соответствии с протоколом обмена. Если обмен информацией между ЦПЭ и ФМ производится многоразрядными (более 8 разрядов) кодами, то наилучший вариант обеспечения структурной перестройки СС в реальном масштабе времени — это использование свойства гибкого программирования параллельных программируемых адаптеров (ППА) на базе ИМС К580ВВ55 (аналог Intel 8255). Они позволяют производить обмен цифровой информацией в двунаправленном режиме через три 8-разрядных порта (А, В и С). Фрагмент принципиальной электрической схемы, обеспечивающей структурную и функциональную гибкость СС в части ППА, приведен на рис. 5.5. Три ППА (М3 — М5) обеспечивают гибкую связь с ЦПЭ индивидуально для каждого из трех задействованных ФМ: М3 — для ЦАП, М4 — для АЦП, М5 — для УЦО (см., например, рис. 5.2). Селекция требуемого ФМ производится через дешифратор М2 (например, ИМС 1533ИД7) подачей активного логического уровня (в данном случае «0») на вход CS соответствующего ППА. Для этого используется часть кода адреса (разряды А2 — А4) с магистрали (ISA). Кодировка ППА приведена в табл. 5.1. Избыточность дешифратора позволяет, в случае необходимости, наращивать число ППА. ТАБЛИЦА 5.1 А2

А3

А4

ППА

0

0

0

ППА1

1

0

0

ППА2

0

1

0

ППА3

Разряды кода адреса А0, А1 разведены параллельно на все ППА для задания их режима работы (таблица операций для программирования приведена в [123]).

Адреса А0 — А4 могут изменяться программно, не нарушая режима реального времени. Таким образом, выбрав программно ППА1, мы можем вести выдачу кодов из ЦПЭ на вход ЦАП, на выходе которого получим требуемый аналоговый сигнал. Для этого ППА1 программируется на вывод цифровых кодов из ЦПЭ, а для выдачи самого кода используется порт А (8 разрядов) и часть порта В (2—4 разряда), в зависимости от числа разрядов ЦАП (10—12 разрядов). Оставшиеся разряды порта В и разряды порта С могут быть использованы для управления другими функциональными узлами, работающими совместно с ЦАП. В схемах на рис. 5.2, рис. 5.3 на выходе ЦАП имеются программируемые аналоговые демультиплексоры (например, с использованием ИМС КР590КН1), позволяющие выводить аналоговую информацию через один из восьми каналов, для выбора которого используются свободные разряды портов В и С ППА1. Программный выбор ППА2 (М4) обеспечивает ввод в ЦПЭ оцифрованной аналоговой информации с выхода АЦП (см. далее рис. 5.6). В нашем случае задействовались 10—12-разрядные АЦП, поэтому ППА2 программировался на ввод цифровых кодов с использованием порта А и частично порта В. На входе АЦП в схемах на рис. 5.2, рис. 5.3 имели место 16-канальные аналоговые мультиплексоры (две ИМС КР590КН6), для управления которыми использованы 8 разрядов порта С, запрограммированного на вывод цифровой информации. ППА3 обеспечивает двунаправленный обмен цифровой информацией с гибким изменением длины слова от 1 до 24 (3 х 8) разрядов. Он также может быть использован в качестве регистра ввода-вывода для управления параметрами других ФМ (НУ, АК/АД, ЭУ и т. д.). Увеличение числа разрядов можно получить добавлением ППА (одного или нескольких). Для обеспечения ввода-вывода цифровой информации используются команды R и W соответственно. Команда RES используется для обеспечения об-

щего сброса (приведение в исходное состояние). Связь с шиной данных магистрали производится через двунаправленный стробируемый (от ДША) буфер данных М1 (ИМС КР580ВА86). Этот использованный нами принцип гибкого программирования ФМ является применимым и для других конфигураций СС. В их состав может входить разное количество АЦП, ЦАП и других ФМ, однако избыточность возможностей (и возможность их расширения) по структурной и функциональной перестройке ПСС и ФМ позволяют формировать многофункциональные СС достаточно сложной конфигурации. При этом они остаются компактными (одноплатными) и доступными для изготовления в лабораторных условиях. Гибкое изменение периода считывания аналоговой информации с выхода АЦП

Т0 можно производить в асинхронном режиме обмена информацией (по принципу «запрос — ответ»), однако в этом случае увеличивается время ввода информации, что является препятствием для достижения максимального быстродействия АСРФИ, когда быстродействие АЦП выше быстродействия ЭВМ (в режиме ввода-вывода). Разработанный автором АЦП [119] обеспечивает возможность синхронного ввода информации без опроса флага готовности. Принципиальная схема АЦП приведена на рис. 5.6. Его максимальное быстродействие получено благодаря выбору наиболее скоростной ТТЛ-совместимой элементной базы. АЦП собран на элементах М13—М19, М11-2 и работает по принципу последовательного приближения. Задающий генератор (ЗГ), М13-1—М13-3, выдает последовательность прямоугольных импульсов частотой 5 МГц, поступающих на счетный вход регистра последовательного приближения (РПП) М15.

M3

МАГИСТРАЛЬ

M1 ⎧ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎩

D0 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7

1 2 3 4 5 6

BD

7 8

D0 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7

1 2 3 4 5 6 7 8

OE T

1 2 3 . . .

7 8 11 12 9 10

А0 А1

От ДША

9 10

M2

А2 А3 А4

1 DC 2 3 E1 E2 E3

0 1 2 3 4 5 6 7

R W RES

A7 B0 B1 . .. B7 C0 C1 . . .C7

. . .

. . .

. . .

⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎬к ⎪ ⎪ ⎪⎭

ЦАП

⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎬ к DMX ⎪ ⎪ ⎪⎭

M4 1 2 3

7 8 11 12 9 10 11

A0 A1 . . .

RE S

. . .

+5

PPA1

R W A0 A1 CS

13 ⎫ ⎬ ⎭

D0 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7

D0 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7

PPA2

.

.. A7 B0 B1 . .. B7 C0 C1 . . .C7

R W A0 А1 CS RES

13

A0 A1

12

. . .

⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎬ ⎪ ⎪ ⎪⎭

от АЦП

. . .

. . .

⎫ ⎪ ⎬ к MUX ⎪ ⎭

M5

13 1 2 3 . . .

7 8 11 12 9 10 13

D0 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 R W A0 A1 СS RES

PPA3

A0 A1 . .

.A7 B0 B1 . .. B7 C0 C1 . .. C7

. . .

. . .

. . .

⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎬ РгВв-Выв ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎭

Рис. 5.5. Принципиальная электрическая схема гибкого управления структурной и функциональной перестройкой в АСРФИ

От этой же последовательности импульсов с помощью М14, М11-3 формируются стробы, деблокирующие РПП на время оцифровки информации. По каждому 12-му счетному импульсу (от начала оцифровки) заканчивается очередное преобразование (процесс последовательного приближения) и формируется строб записи полученного 12разрядного двоичного кода в регистры хранения М6, М7, где он хранится до окончания следующего цикла преобразования. Скоростной ЦАП М16 собран в двухполярном варианте и обеспечивает оцифровку двухполярного аналогового сигнала на входе АЦП. Операционный усилитель М17 необходим для согласования выхода ЦАП с его нагрузкой. Компаратор М18 замыкает цепь обратной связи, по его отклику формируется код на выходе РПП, являющийся выходным кодом АЦП. Полученный двоичный код считывается в регистры ЦПЭ компьютера при очередном его обращении к АЦП. Считывание производится в соответствии с временной диаграммой работы (протоколом обмена) порта ввода-вывода [123], после дешифрации адреса данного модуля. Дешифратор адреса М1 — М3 в данном случае срабатывает по коду адреса 220H на шине адреса магистрали компьютера А0 — А15 (рис. 5.6) и по сигналу IOR считывается в регистры ЦПЭ. 12-разрядный код считывается по шине данных магистрали D0 — D11 без расчленения на байты, с использованием 16-разрядной шины расширения [124]. Сигнал AEN блокирует работу дешифратора на время цикла прямого доступа к памяти компьютера. В данной схеме разработаны меры по повышению точности представления аналоговой информации в цифровой форме. Использование кварцевого ЗГ позволяет стабилизировать цикл работы АЦП, формируемый с помощью М14, М11-3, и, следовательно, период дискретизации аналогового сигнала. Процессор осуществляет прием информации в синхронном режиме. Цикл его обращения к АЦП для данных компьютеров находится в интервале 1,8—2,5 мкс с уче-

том времени на засылку информационного кода в оперативную память и наращивания счетчика цикла, без ввода существенных задержек в SETUP. При этом время хранения кода выбирается несколько большим, чем цикл обращения процессора, что исключает потерю точек при попадании момента считывания информации на начало цикла работы АЦП. Однако в этом случае возможно повторное обращение процессора до обновления информации в регистрах хранения. Поэтому D-триггер М12 формирует сигнал, блокирующий буферные элементы М8 — М10 и предотвращающий повторное считывание необновленного кода. Считанный при этом единичный код является признаком наличия не обновленной в регистрах хранения информации и в массив информации не заносится (селекция производится программно). Операционный усилитель М19 работает в режиме повторителя и играет роль буфера. Цепочка резисторов на его выходе осуществляет уменьшение входного сигнала в 10 раз, что обеспечивает указанный диапазон входного напряжения аналогового сигнала (без делителя АЦП работает в диапазоне ± 0,5 В). На полевом транзисторе собран регулируемый источник опорного напряжения для ЦАП.

М1 1 МГ

470 &

470 &

M2 &

C1 C2

CТ

& R

1 2 4 8

M4 Управляющее слово

1 2 3 4 С

RG

1 2 3 4

D1 D2 D3 D4 A1 A2 A4 A8

MUX

Рис. 5.7. Принципиальная электрическая схема программно-управляемого делителя частоты кварцевого генератора

В случае, если Т0 следует увеличить, то сделать это можно, например, добавлением в описанную схему АЦП программно-управляемого делителя частоты на выходе кварцевого генератора. На рис. 5.7 приведена электрическая схема такого делителя, с использованием двоичного счетчика М2 (ИМС К555ИЕ5) и цифрового мультиплексора М3 (ИМС К555КП7). Управляющий код, выдаваемый из ЭВМ, хранится на регистре М4, в качестве которого может быть использован один из портов ППА (см. выше) или отдельная ИМС. Выбор канала производится в соответствии с табл. 5.2. Имеющаяся избыточность адресов каналов позволяет увеличивать их число до 8.

Таблица 5.2 А1

А2

А4

А8

D

0

0

0

0

D1

1

0

0

0

D2

0

1

0

0

D3

1

1

0

0

D4

Известно, что у большинства АЦП повышение быстродействия связано с уменьшением разрешающей способности (числа разрядов) и наоборот. Попытка создания АЦП с гибким варьированием числа разрядов с потерей быстродействия в допустимых пределах (с сохранением достаточного быстродействия) привела к созданию нового АЦП со смещением нуля [119] (в рамках комбинированных АЦП). При организации ввода аналоговой информации в компьютер часто бывает так, что в распоряжении разработчика уже имеется действующий АЦП (такой, например, как описан в [118], или в интегральном исполнении), обладающий достаточно высокой разрешающей способностью и быстродействием, но небольшим диапазоном входного напряжения (0,1—2 В). Параллельно-последовательная схема на базе такого АЦП (не обязательно параллельного преобразования) позволяет значительно расширить диапазон входного оцифровываемого сигнала с сохранением разрешающей способности базового АЦП (БАЦП) и несущественной потерей быстродействия, обусловленных задержками в элементах цепи, формирую-

щей наращиваемые старшие разряды. В отличие от традиционных параллельнопоследовательных АЦП [76], у которых для увеличения числа разрядов используют интегральные АЦП параллельного преобразования, в данной схеме АЦП для БАЦП и ЦАП используется общий прецизионный резистивный делитель напряжения. Причем ЦАП выполнен на элементах малой степени интеграции, что и позволяет гибко выбирать число наращиваемых старших разрядов в соответствии с требуемым диапазоном входного сигнала. Принципиальная схема данного АЦП приведена на рис. 5.8. Входной сигнал uвх через повторитель М1 поступает одновременно на запараллеленные неинвертирующие входы компараторов М2—М9 и инвертирующий вход операционного усилителя М10, работающего в режиме дифференциального усилителя (ДУ). На другие входы компараторов подаются напряжения, формируемые прецизионным резистивным делителем, кратные диапазону входного напряжения UIRN БАЦП. На инвертирующий вход младшего компаратора М2 с нижнего резистора делителя подается напряжение ΔU = UIRN , а на каждый следующий компаратор — увеличенное на ΔU. Состояния компараторов определяются соотношением между величинами этих напряжений и напряжением на выходе повторителя М1. По состояниям компараторов логический шифратор (ЛШ) формирует двоичные коды, управляющие аналоговым мультиплексором таким образом, что на его выход (на неинвертирующий вход М10) пропускается соответствующее напряжение от делителя, поданное на старший из сработавших компараторов. Чем больше uвх, тем больше сработавших компараторов, тем большее напряжение от делителя подается через АМ на вход вычитания ДУ и соответственно тем большее смещение нуля происходит на его выходе. При этом разность входных напряжений на выходе ДУ всегда будет находиться в пределах

UIRN БАЦП, производящего ее оцифровку и формирующего младшие разряды АЦП (Nмл). Требуемое число старших (добавленных) разрядов определяется соотношением:

Nст = Int [ log2(Uвх / UIRN)] + 1,

где Uвх — требуемый диапазон входного сигнала АЦП, задаваемый его разработчиком, Int — выделение только целой части логарифма. В разработанной схеме в качестве ЛШ использована ИМС К555ИВ1 (или К555ИВ3 и подобные им), в качестве АМ — ИМС К590КН6 (или подобные). При этом суммарное время задержки схемы формирования старших разрядов составляло 0,3 мкс. Его можно уменьшить, используя более быстродействующие ИМС. Двухполярный режим и симметрия диапазона входного сигнала АЦП обеспечиваются прецизионным переменным резистором (в данном случае С535А) на неинвертирующем входе М1 смещением напряжения на ее выходе в положительную область, в середину передаточной характеристики АЦП. В случае несовпадения полярностей входного напряжения БАЦП и сигнала на выходе ДУ к последнему необходимо добавить аналоговый инвертор (менять местами входы ДУ не рекомендуется во избежание влияния резисторов делителя на коэффициент передачи ДУ). Для повышения эффективности комбинированного АЦП, БАЦП должен работать в однополярном режиме (чтобы полностью использовать его входной диапазон) и обладать, по возможности, максимальным разрешением. В качестве схемы сопряжения данного АЦП с компьютером использована описанная выше схема (с применением ИМС серий 555 и 1533), с 16-битным расширением. В случае многоканальности АЦП по входу сопряжение производилось с применением адаптера К580ВВ55. В качестве базового сначала использовался АЦП, описанный в [118], для которого UIRN = 1 В в однополярном режиме, число разрядов (в данном случае — Nмл) — 12, время преобразования — 2,4 мкс. Тогда полученный комбинированный АЦП при выбранном полном диапазоне входного сигнала Uвх = 8 В (в двухполярном режиме Uвх = ± 4 В), Uоп = 10 В, ΔU = 1 В имел число старших (добавленных) разрядов Nст = 4, общее число разрядов N = Nст + Nмл = 16, а время преобразования — 2,7 мкс. При этом частота преобразования АЦП во многих случаях (в зависимости от типа BIOS, настройки SETUP, наличия резидентных программ) оставалась близкой к максимальной частоте пословного

ввода информации в компьютер в реальном масштабе времени. Программа ввода массива информации в данном случае имеет особенности, описанные в [118]. Когда в качестве базового выбирали АЦП на основе ИМС К1108ПВ1, то получали Nмл = 10, UIRN = 1 В, а время преобразования — 0,9 мкс. Для той же схемы формирования старших разрядов полученный комбинированный АЦП имел следующие параметры: Uвх = ± 4 В, N = 14, а время преобразования — 1,2 мкс. В данном случае быстродействие АЦП оказалось несколько выше скорости ввода информации в компьютер (Pentium-100), поэтому перезапуск БАЦП производился при каждом очередном обращении компьютера. Точность преобразования для данного АЦП существенно зависела от точности смещения нуля ДУ при срабатывании компараторов и была меньше, чем у БАЦП. Для выбранной элементной базы нелинейность преобразования при комнатной температуре не превышала 0,85 %. Гибкое мультиплексирование/демультиплексирование аналоговых сигналов в разработанной адаптивной системе для радиофизических исследований производилось в соответствии с принципиальной схемой на рис. 5.9. На РгВвВыв из ЭВМ заносится управляющее слово, часть которого задает адрес канала у мультиплексора, другая часть — у демультиплексора. Кодировка каналов производится аналогично, как и в предыдущих случаях. Здесь же показана возможность гибкого изменения коэффициента передачи напряжения у НУ, выполненного на базе ОУ. Коэффициент передачи Кv задается коммутацией в цепи ОС и определяется известным соотношением: Кv = -Rv / R1, где Rv — один из резисторов R2 — R4 (см. рис. 5.9) или их линейная комбинация. Коммутация резисторов производится с помощью АК, выполненного на ИМС (например, аналоговые ключи серий 590, 591). Подбор прецизионных резисторов и учет внутреннего сопротивления открытого ключа позволяет свести к минимуму систематическую погрешность. Так, при использовании прецизионных резисторов типа С2-14 (их погрешность находится в пределах ( 0,1 %), имевших значения единицы-десятки килоом, ключей указанных серий (сопротивление открытого ключа бралось согласно паспортным данным), результирующая систематическая погрешность нормирования получалась в пределах цены младшего разряда использовавшихся АЦП.

Λ

УПРАВЛЯЮЩЕЕ

Аналоговый вход

⎧ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎩

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

RG

υ # 1 2 3 4 Λ 1 2 3 4 5 6 7 8

⎧ ⎪ ⎪⎪ Аналоговые⎨ входы ⎪⎪ ⎪⎩

Λ DMX 1 2 3 4 5 6 7 8

MVX

⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎬ Аналоговые ⎪ выходы ⎪ ⎪⎭

Λ

Аналоговый выход

υ

# 1 2

3 4

# 1

SW

2 3 4 1

2

3 4

R3

6

R2

5

1 3 5 #

R4

1 2 3 4

Λ 1

2

2

4

3

6

4

R1 + –

υвх.

υвых.

Рис. 5.9. Принципиальная схема гибкого мультиплексирова-

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ния/демультиплексирован

В данной книге автором предпринята попытка систематизированного подхода к решению достаточно сложных задач экспериментального исследования зарядовых процессов и высокочастотных свойств гетерогенных твердотельных структур и микроприборов (приборов с зарядовой связью) на их основе. В отличие от известных экспериментальных методов исследования подобных образцов, предлагаемый метод предполагает информатизацию физического (радиофизического) эксперимента, внесение и повышение адаптивных свойств системы для экспериментальных исследований. При этом уровень ее организации достигает интеллектуального. Приведенные в книге результаты, полученные с помощью такой системы, позволяют судить о высокочастотных свойствах исследовавшихся гетероструктур и ПЗС с точки зрения протекающих в них зарядовых процессов при воздействии внешних электрических полей радиочастотного диапазона. Показано, что только с помощью подобных систем можно реализовать на практике принцип гибкого термовысвечивания, позволяющий избавиться от неопределенностей, вносимых наличием фонового заряда в слоях гетероструктур, достоверно определить зарядовые характеристики гетероструктур и выявить их частотные зависимости, определяющие высокочастотные свойства ПЗС, а также корректно применять уже имеющиеся результаты численного моделирования. Приведенные в книге частотные зависимости характеристик гетероструктур и ПЗС позволяют судить о возможности расширения их частотного диапазона в сторону СВЧ/КВЧ и их использования в составе объемных интегральных схем, что существенно способствовало бы развитию этого направления в микроэлектронике.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1.

Алферов Ж.И. Гетеропереходы в полупроводниковой электронике близкого будущего // Физика сегодня и завтра / Под ред. В.М. Тучкевича. Л., 1973.

2.

Алферов Ж.И. Гетеропереходы в полупроводниковой электронике // Физика сегодня и завтра: Прогнозы науки. М.: Наука, 1975.

3.

Алферов Ж.И., Конников С.Г., Корольков В.И. // ФТП. 1973. Т. 7. С. 1423—1429.

4.

Алферов Ж.И. Инжекционные гетеролазеры // Полупроводниковые приборы и их применение / Под ред. Я.В. Федотова. М., 1971.

5.

Алферов Ж.И., Андреев В.М., Портной Е.Л., Протасов И.И. // ФТП. 1969. Т. 3. № 9. С. 1324—1327.

6.

Алферов Ж.И. // ФТП. 1967. Т. 1. С. 436.

7.

Гвоздев В.И., Нефедов Е.И. Объемные интегральные схемы СВЧ. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1985. 256 с.

8.

Нефедов Е.И. Дифракция электромагнитных волн на диэлектрических структурах. М.: Наука, 1979.

9.

Неганов В.А., Раевский С.Б., Яровой Г.П. Линейная макроскопическая электродинамика / Под ред. Неганова В.А. Т. 1. М.: Радио и связь, 2000. 509 с., ил. 123, табл. 5.

10. Дмитренко А.Г., Колчин В.А. // Изв. вузов. Радиофизика. 2000. Т. 43. Вып. 9. С. 766–772. 11. Cooray M., Francis R., Ciric I. // IEEE Trans. 1989. V. 37. № 5. P. 608—615. 12. Zheng W., Shao H. // Radio Sci. 1991. V. 26. № 1. P. 191—197. 13. Приборы с зарядовой связью / Пер. с англ. под ред. Д.Ф. Барба. М.: Мир, 1982. 240 с., ил. 14. Зи С. Физика полупроводниковых приборов: Пер. с англ.: В 2 кн. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Мир, 1984. 456 с., ил. 15. Зегря Г.Г., Андреев А.Д. // ЖЭТФ. 1996. Т. 109. Вып. 2. С. 615—638. 16. Совкин В.В., Рубцов А.Н. // ЖЭТФ. 2000. Т. 118. Вып. 6. С. 1391—1401.

17. Гороховатский Ю.А., Бордовский Г.А. Термоактивационная токовая спектроскопия высокоомных полупроводников и диэлектриков. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1991. 248 с. 18. Гороховатский Ю.А. Основы термодеполяризационного анализа. М.: Наука, 1981. 174 с. 19. Ушуков Н.М., Гельбух С.С., Петросян В.И. // ЖТФ. 1996. Т. 66. Вып. 11. С. 197—200. 20. Белявский В.И., Копаев Ю.В., Шевцов С.В. // ЖЭТФ. 1996. Т. 109. Вып. 6. С. 2179—2188. 21. Гороховатский Ю.А., Губкин А.Н., Малиновский В.К. // ФТТ. 1982. Т. 24. Вып. 8. С. 2483–2485. 22. Гороховатский Ю.А., Пономарев А.П. и др. // Мат. моделирование и экспериментальное исследование электрической релаксации в элементах микросхем. М.: Изд-во МИЭМ, 1985. С. 72—76. 23. Якимов Е.Б., Ярыкин Н.А. // ФТТ. 1980. Т. 22. Вып. 11. С. 3490—3492. 24. Аверкиев Н.С., Гуткин А.А. // ФТТ. 1998. Т. 40. Вып. 12. С. 2161—2164. 25. Вертопрахов В.Н., Кучумов Б..М., Сальман Е.Г. Строение и свойства структур Si—SiO2—M. Новосибирск: Наука, 1981. 96 с. 26. Болотов В.В., Вишняков А.В. // ЖТФ. 1996. Т. 66. Вып. 10. С. 145—154. 27. Атамуратов А.Э., Зайнабидинов С.З., Юсупов А. // ЖТФ. 1997. Т. 67. Вып. 9. С. 137–138. 28. Корнюшкин Н.А., Валишева Н.А., Ковчавцев А.П., Курышев Г.Л. // ФТП. 1996. Т. 30. Вып. 5. С. 914–917. 29. Методы исследования полупроводниковых материалов для приборов с зарядовой связью / Клюкин В.Э., Заярный В.П., Старцев В.С. и др. // Химия твердого тела: Межвуз. сб. Вып. 8. Свердловск, 1986. С. 79—88. 30. Установка для исследования глубоких центров в облученных полупроводниках / Заярный В.П., Легезо С.Л., Старцев В.С. и др. // Химия твердого тела. Свердловск: УПИ, 1986. С. 83—85.

31. Установка для исследования радиационных дефектов в облученных полупроводниках / Заярный В.П., Клюкин В.Э., Тюленев Л.Н. и др. // Тез. докл. на Свердловской

НТК

молодых

ученых

«Материаловедение

в атомной энергетике», 1986. Свердловск, 1986. С. 83—84. 32. Орнатский П.П. Теоретические основы информационно-измерительной техники. Киев: Вища шк., 1983. 455 с. 33. Романов В.Н., Соболев В.С., Цветков Э.И. Интеллектуальные средства измерений / Под ред. д-ра техн. наук Э.И. Цветкова. М.: РИЦ «Татьянин день», 1994. 280 с., ил. 34. Иванов В.Н. // ПСУ. 1991. № 11. С. 2—3. 35. Кузин Е.С. Интеллектуальный интерфейс: Общие принципы организации и проблемы реализации // Известия АН СССР. Серия: Техн. кибернетика. 1985. № 5. С. 48—52. 36. Резник Л.К. Проблемы использования экспертных систем в интеллектуальных средствах измерений // Сб. докл. Междунар. конф. «Мера-90». М., 1990. С. 64—71. 37. Како Н., Яманэ Я. Датчики для микро-ЭВМ: Пер. с яп. Л. Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1986. 56 с. 38. Портной Г.Я., Болотин О.А. // ПСУ. 1997. № 8. С. 42–45. 39. Азизов Э.А., Кольцов И.М. // ПСУ. 1997. № 1. С. 25—28. 40. Еид Муса, Цветков Э.И. Потенциальная точность измерительных автоматов. СПб.: СЗО МА, 1999. 80 с. 41. Цветков Э.И. Алгоритмические основы измерений. СПб.: Энергоатомиздат, 1992. 256 с. 42. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988. 43. Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейес-Рот, Д. Уотермен,

Д. Ленат. М.: Мир, 1989. 220 с. 44. Заярный В.П., Тыщенко Г.А. Практический синтез оптимальных измерительных структур информационно-измерительных систем на метрологической

основе // Вестник Волгоградского государственного университета. Сер.: Математика. Физика. 2000. Вып. 5. С. 121—129. 45. Заярный В.П. Адаптивная система для исследования зарядовых свойств гетероструктур в области высоких частот // Тез. докл. на Междунар. конф. «Физика и технические приложения волновых процессов», 2001. Самара, 2001. С. 106. 46. Мячев А.А. Интерфейсы средств вычислительной техники: Справ. М.: Радио и связь, 1993. 352 с. 47. Задков В.Н., Пономарев Ю.В. Компьютер в эксперименте: Архитектура и программные средства систем автоматизации: Учеб. руководство. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. 376 с. 48. Кузмичев Д.А., Радкевич И.А., Смирнов А.Д. Автоматизация экспериментальных исследований: Учеб. пособие. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1983. 392 с. 49. Методы электрических измерений: Учеб. пособие для вузов / Л.Г. Журавин,

М.А. Мариенко, Е.И. Семенов, Э.И. Цветков; Под ред. Э.И. Цветкова. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1990. 288 с.: ил. 50. Романов В.Н., Соболев В.С., Цветков Э.И. Интеллектуальные средства измерений / Под ред. д-ра техн. наук Э.И. Цветкова. М.: РИЦ «Татьянин день», 1994. 280 с., ил. 51. Управляемый азотный криостат для автоматизации электрофизических экспериментов / Волков А.Р., Заярный В.П., Клюкин В.Э. и др.: Информационный листок № 484—86. Свердловск: Свердловский межотраслевой территориальный центр научно-технической информации и пропаганды, 1986. 4 с. 52. Методы HgхCd1–хTe

расчета с

электронного

учетом

строения

релятивистских

эпитаксиальных

эффектов

/

пленок

Бикметов

И.Ф.,

Заярный В.П., Клюкин В.Э. и др. // Тез. докл. на Всесоюз. конф по строению и

свойствам

оксидов,

фторидов

и f-элементов, 1987. Одесса, 1987. С. 6.

и

халькогенидов

d-

53. Исследование релятивистских эффектов в процессах радиационного дефектообразования

на

поверхности

HgхCd1–хTe

Клюкин

/

В.Э.,

Заярный В.П., Шульгин Б.В. и др. // Радиационно-стимулированные явления в твердых телах: Сб. Свердловск, 1987. С. 137—144. 54. Заярный В.П., Кошта А.А., Клюкин В.Э. Канал изотермической релаксации емкости АСНИ полупроводниковых слоистых структур // Применение вычислительной техники и математических методов в физико-технических исследованиях:

Межвуз.

сб.

Свердловск,

1988.

С. 53—57. 55. Высокоточные измерения плотности поверхностных электронных состояний гетероструктур

Клюкин

/

В.Э.,

Заярный

В.П.,

Бикметов

И.Ф.

и др.; Урал. политехн. ин-т. Свердловск, 1987. Деп. в ВИНИТИ в 1987 г., № 6464. 56. Исследование параметров глубоких центров в облученных ПЗС методом изотермической релаксации емкости / Клюкин В.Э., Заярный В.П., Климашин

В.М.

и

др.

//

Химия

твердого

тела.

Свердловск:

УПИ,

1986.

С. 78—83. 57. Исследование

поверхностных

состояний

на

границе

раздела

Ge-

пиролитический окисел SiO2 методами вольт-фарадных характеристик / Клюкин В.Э., Заярный В.П., Данилов С.Г. и др.; Уральский политехн. ин-т. Свердловск, 1987. Деп. в ВИНИТИ в 1987 г., № 3196. 58. Исследование радиационной стойкости приборов с зарядовой связью к облучению электронами высоких энергий / Клюкин В.Э., Заярный В.П., Ле-

гезо С.Л. и др. // Материалы VII НТК УПИ / Проблемная НИЛ; Уральский политехнический

институт.

Свердловск,

1984.

Деп.

в ВИНИТИ в 1984 г., № 3259. 59. Радиационная стойкость приборов с зарядовой связью к облучению электронами

высоких

энергий

/

Клюкин

В.Э.,

Заярный

В.П.,

Климашин В.М. и др. // Радиационно-стимулированные явления в твердых телах: Межвуз. сб. Вып. 7. Свердловск, 1985. С. 104—106.

60. Колесников Н.В., Мальханов С.В., Якименко А.Н. // ФТП. 1996. Т. 30. Вып. 9. С. 1691–1694. 61. Сапунов В.А., Заярный В.П. // ПЭТ. 1987. № 5. С. 235—236. 62. Федорков Б.Г., Телец В.А. Микросхемы ЦАП и АЦП: функционирование, параметры, применение. М.: Энергоатомиздат, 1990. 320 с.: ил. 63. Заярный В.П., Беляев К.В. Автоматизация мессбауэровского спектрометра на базе системы КАМАК // Тез. докл. на 7-й науч. конф. профессорскопреподавательского состава Волгоград. гос. ун-та, 1990. Волгоград, 1990. С. 31—33. 64. Заярный В.П., Буков В.В. Автоматизация установки для исследования электрофизических свойств гетероструктур с применением системы КАМАК // Тез. докл. на 9-й науч. конф. профессорско-преподавательского состава Волгоград. гос. ун-та, 1992. Волгоград, 1992. С. 47—48. 65. Заярный В.П., Сарана Д.В., Евстратов И.В. Многофункциональный IBMсовместимый модуль сопряжения для экспериментальной СВЧ/КВЧсистемы

//

Электродинамика

и

техника

СВЧ

и

КВЧ.

1997.

Т. 5. № 3 (19). С. 231—234. 66. Заярный В.П. Тенденции развития компьютерных средств сопряжения в современном физическом эксперименте // Электродинамика и техника СВЧ и КВЧ. 1997. Т. 5. № 3 (19). С. 235—236. 67. Заярный В.П. Аппаратные средства цифровой обработки сигнала лазерного интерферометра

общего

применения

//

Тез.

докл.

на Всесоюзном науч. семинаре «Метрология в прецизионном машиностроении», 1990. Саратов, 1990. С. 54—56. 68. Заярный В.П. Устройство и программные средства цифровой обработки сигнала лазерного интерферометра // Тез. докл. на Всесоюз. науч. семинаре «Диагностические

применения

лазеров

и

волоконной

оптики

в народном хозяйстве», 1990. Волгоград, 1990. С. 84—85. 69. Заярный В.П., Белодедов М.В., Лапинский И.Н. Компьютерное обеспечение лазерной

интерферометрической

системы

//

Тез.

докл.

на Всесоюз. семинаре «Метрология лазерных измерений», 1991. Ч. 2. Волгоград, 1991. С. 48—50. 70. Заярный В.П., Евстратов И.В., Бескровный А.А. Универсальный модуль сопряжения IBM-компьютера с экспериментальной установкой // Автоматизация технологических процессов в машиностроении: Межвуз. сб. науч. тр. Волгоград. гос. техн. ун-т. Волгоград, 1997. С. 127. 71. Игнатьев М.Б., Путилов В.А., Смольков Г.Я. Модели и системы управления комплексными экспериментальными исследованиями. М.: Наука, 1986. 236 с. 72. Островский М.А. // Изв. вузов. Радиофизика. 1998. Т. 41. Вып. 5. С. 640—650. 73. Мальцев А.А., Зимина С.В. // Изв. вузов. Радиофизика. 1999. Т. 42. Вып. 9. С. 914—921. 74. Информационные возможности электрофизических методов исследования слоистых структур с областями пространственного заряда / Клюкин В.Э., За-

ярный В.П., Шульгин Б.В. и др.; Уральский политехн. ин-т. Свердловск, 1987. Деп. в ВИНИТИ в 1987 г., № 6463. 75. Сарана Д.В., Тыщенко Г.А., Заярный В.П. Вероятностный метод распознавания слитной речи с применением лингвистического предсказания // Вестник Волгоградского государственного университета. Сер.: Математика, физика. 1998. Вып. 3. С. 170—175. 76. Иванов С.Л. // ПСУ. 1988. № 3. С. 15—16. 77. Курочкин С.С. Системы КАМАК — ВЕКТОР. М.: Энергоиздат, 1981. 232 с. 78. Керр Р. // ПСУ. 1997. № 4. С. 25. 79. Иванов С.А., Ситкин Ю.В., Цветков Э.И. // ПСУ. 1985. № 10. С. 20—21. 80. Заярный В.П. Компьютерные измерители, преобразователи и анализаторы электрических сигналов / Волгоградский государственный университет. Волгоград, 1995. Деп. в ВИНИТИ в 1995 г., № 3478-В95. 81. Мячев А.А. Мини- и микро-ЭВМ систем обработки информации: Справочник. М.: Энергоатомиздат, 1991. 304 с.

82. Ступин Ю.В. Методы автоматизации физических экспериментов и установок на основе ЭВМ. М.: Энергоатомиздат, 1983. 288 с., ил. 83. Цапенко М.П. Измерительные информационные системы. М.: Энергоатомиздат, 1985. 440 с. 84. Кузьмицкий А.А., Буров А.Н. // ПСУ. 1997. № 6. С. 1. 85. Куо

Б.

Теория

и

проектирование

цифровых

систем

управления:

Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1986. 448 с., ил. 86. Иванов В.Н., Солопченко Г.Н. // ПСУ. 1985. № 6. С. 14—16. 87. Комбинированный термо- и фотоактивационный метод измерения электрофизических параметров в гетероструктурах: Информационный листок № 1— 86 / Клюкин В.Э., Заярный В.П., Тюленев Л.Н. и др. Свердловск: СЦНТИ, 1985. 4 с. 88. Установка для исследования характеристик приборов с зарядовой связью /

Заярный

В.П.,

Клюкин

В.Э.,

Плотнир

А.И.

и

др.

//

Материалы

VII НТК УПИ / Проблемная НИЛ; Уральский политехнический институт. Свердловск, 1984. Деп. в ВИНИТИ в 1984 г., № 3259. 89. Заярный В.П., Пономарев И.Н. Изучение характеристик микрополосковых антенн на основе расширяющихся щелевых линий СВЧ с применением микро-ЭВМ // Тез. докл. на VI Межгос. шк.-семинаре по мат. моделированию и САПР систем сверхбыстрой обработки информации на ОИС СВЧ/КВЧ, 1992. М., 1992. С. 271—272. 90. Заярный В.П., Пономарев И.Н. Обработка информации от антенн на основе расширяющихся щелевых линий СВЧ по оптимальным алгоритмам // Тез. докл. на IV Всесоюз. НТК «Моделирование и САПР систем СВЧ и КВЧ на объемных интегральных схемах», 1991. Волгоград, 1991. С. 110—112. 91. Заярный В.П. О некоторых радиационных эффектах в МДП-структурах в области низких температур / Уральский политехнический институт. Свердловск, 1987. Деп. в ВИНИТИ в 1988 г., № 949. 92. Бескровный А.А., Заярный В.П. Виртуальная измерительная система для определения параметров электрических цепей и их элементов // Тез. докл. на V

Междунар. науч. конф. «Математика, компьютер, образование», 1998. Дубна, 1998. С. 29. 93. Евстратов И.В., Заярный В.П. Распознавание сигналов с применением натурного измерения функции возбуждения // Сб. науч. тр. профессорскопреподавательского

состава

Волгоград.

гос.

ун-та.

Волгоград:

Изд-во ВолГУ, 1997. 484 с. 94. Евстратов И.В., Заярный В.П. Синтез вокализованных фонем на основе линейной модели речеобразования // Тез. докл. на V Междунар. науч. конф. «Математика, компьютер, образование», 1998. Дубна, 1998. С. 70. 95. Заярный В.П., Сарана Д.В. и др. Моделирование речевого тракта, определение параметров и распознавание речевого сигнала // Вестник Волгоградского государственного университета. Сер.: Математика, физика. 1997. Вып. 2. С. 137—143. 96. Сарана Д.В., Тыщенко Г.А., Евстратов И.В., Заярный В.П. Распознавание сигналов по измеренной функции возбуждения // Тез. докл. на Всерос. НТК с участием зарубежных специалистов «Электроника и информатика — 97». М.: Изд-во МИЭТ, 1997. С. 24—25. 97. Тыщенко Г.А., Заярный В.П. Распознавание сигналов при моделировании вероятностного

аналога

нейронной

сети

//

Тез.

докл.

на VII Междунар. науч. конф. «Математика, компьютер, образование», 2000. Дубна, 2000. С. 324. 98. Тыщенко Г.А., Заярный В.П. Компьютерное осмысление понятий при распознавании речевой информации в рамках искусственного интеллекта // Тез. докл. на V Междунар. науч. конф. «Математика, компьютер, образование», 1998. Дубна, 1998. С. 203. 99. Тыщенко Г.А., Заярный В.П. Осмысление понятий при распознавании речевой информации // Сб. науч. тр. профессорско-преподавательского состава Волгоград. гос. ун-та. Вогоград: Изд-во ВолГУ, 1997. 484 с. 100. Тыщенко Г.А., Заярный В.П. Компьютерное осмысление понятий при распознавании речевой информации в рамках искусственного интеллекта // Тез.

докл. на V Междунар. науч. конф. «Математика, компьютер, образование», 1998. Дубна, 1998. С. 203. 101. Тыщенко Г.А., Сарана Д.В., Евстратов И.В., Заярный В.П. Самообучающаяся компьютерная система // Информационные технологии. 1999. № 5. С. 36–38. 102. Алексеев В.В. и др. Измерения в экологии: Учеб. пособие / СПбГЭТУ. СПб., 1998. 79 с. 103. Griffiths L.S., Jim Ch.W. // IEEE Trans. 1982. V. 30. № 1. P. 27—32. 104. Гуляев Ю.В., Ждан А.Г., Приходько В.Г. Применение метода регуляризации Тихонова и задачи спектроскопии локализованных состояний в твердых телах:

Препринт

№

46

(418).

М.:

Изд-во

ИРЭ

АН СССР, 1984. 105. Берман Л.С., Лебедев А.А. Емкостная спектроскопия глубоких центров в полупроводниках. Л.: Наука, 1981. 176 с. 106. Ильичев Э.А. // ЖТФ. 1998. Т. 68. Вып. 5. С. 141–143. 107. Белодедов М.В., Заярный В.П., Чмутин А.М. Анализ точности компьютерного лазерного доплеровского виброметра // Изв. вузов. Приборостроение. 1993. № 11—12. С. 51—55. 108. Овсюк В.Н. Электронные процессы в полупроводниках с областями пространственного заряда. Новосибирск: Наука, 1984. 254 с. 109. Бормонтов Е.Н., Лукин С.В. // ЖТФ. 1997. Т. 67. Вып. 10. С. 55–59. 110. Головин Ю.И., Тюрин А.И., Иволгин В.И., Коренков В.В. // ЖТФ. 2000. Т. 70. Вып. 5. С. 82–91. 111. Аверьянов В.Л., Коломиец Б.Г., Любин В.М. // ФТП. 1970. Т. 4. Вып. 2. С. 394—395. 112. Браже Р.А. // Изв. вузов. Радиофизика. 1997. Т. 40. Вып. 3. С. 370—377. 113. Рожков В.А., Трусова А.Д. // ЖТФ. 1999. Т. 69. Вып. 4. С. 60—64. 114. Заярный В.П. Особенности зарядовых процессов, определяющих высокочастотные свойства гетероструктур для приборов с зарядовой связью. // Тез.

докл. на Междунар. конф. «Физика и технические приложения волновых процессов», 2001. Самара, 2001. С. 92. 115. Заярный

В.П.

Скоростной

аналого-цифровой

преобразователь

и устройство сопряжения с компьютером IBM РС/АТ-286 для исследования электрофизических характеристик приборов с зарядовой связью // Тез. докл. на 9-й науч. конф. профессорско-преподавательского состава Волгоградского государственного университета, 1992. Волгоград, 1992. С. 48—49. 116. Секен К., Томпсет М. Приборы с переносом заряда / Пер. с англ. под ред. В.В. Поспелова и Р.А. Суриеса. М.: Мир, 1978. 327 с., ил. 117. Селиванов М.Н., Фридман А.Э., Кудряшева Ж.Ф. Качество измерений: Метрологическая справочная книга. Л.: Лениздат, 1987. 295 с. 118. Заярный В.П. // ПТЭ. 1995. № 6. С. 175—176. 119. Заярный В.П. // ПТЭ. 1997. № 4. С. 42—44. 120. Заярный В.П., Муха Ю.П. Универсальная гибкая субсистема сопряжения ПЭВМ с внешними устройствами для организации физического эксперимента // Тез. докл. НТК «Диагностика, информатика, метрология, экология — 97». СПб.: Изд-во СПбЭТУ, 1997. С. 251—252. 121. Сарана Д.В., Заярный В.П. Гибкая IBM-совместимая субсистема сопряжения компьютера с внешними устройствами // Сб. науч. тр. профессорскопреподавательского состава Волгоград. гос. ун-та. Волгоград: Изд-во ВолГУ, 1997. 484 с. 122. Заярный В.П., Сарана Д.В. Повышение скорости ввода в ПЭВМ IBM и точности представления информации от микрополосковых антенн на основе расширяющихся щелевых линий // Электродинамика и техника СВЧ и КВЧ. 1996. Т. 4. № 2 (14). С. 208—210. 123. Сопряжение датчиков и устройства ввода данных с компьютерами IBM PC / Пер. с англ. под ред. У. Томпкинса, Дж. Уэбстера. М.: Мир, 1992. 392 с., ил. 124. Рош

У.Л.

Библия

по

техническому

Пер. с англ. М.: МХХК «Динамо», 1992. 328 с.

обеспечению

Уинна

Роша:

СОДЕРЖАНИЕ

Предисловие................................................................................................................. 3 Введение ....................................................................................................................... 4 ГЛАВА 1. ХАРАКТЕРИСТИКИ ГЕТЕРОСТРУКТУР И ОСНОВЫ ОРГАНИЗАЦИИ РАДИОФИЗИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ИХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ........................................................ 7 1.1. Зарядовые характеристики гетероструктур и приборов с зарядовой связью на их основе ................................................................... 7 1.2. Факторы, определяющие высокочастотные свойства гетероструктур............................................................................................... 10 1.3. Характеристики гетероструктур, определяющие скорость перемещения сигнального заряда ПЗС при воздействии внешних полей............................................................................................................... 15 1.4. Особенности и основные принципы организации современного научного эксперимента........................................................ 20 1.4.1. Существующие тенденции в организации эксперимента ................. 20 1.4.2. Особенности современного эксперимента по исследованию характеристик гетероструктур.......................... 22 1.4.3. Алгоритмическое и программное обеспечение современного радиофизического эксперимента............................ 32 1.5. Существующие методы проектирования гибких систем для научных исследований ........................................................................ 36 ГЛАВА 2. СТРУКТУРНАЯ ДЕКОМПОЗИЦИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИХ АДАПТИВНЫХ СВОЙСТВ............................................ 39 2.1. Декомпозиция структуры сложных систем и выявление состава систем для исследования зарядовых и частотных свойств гетероструктур .......................................................... 39 2.2. Логические цепи управления характеристиками адаптивной системы для радиофизических исследований....................... 50 ГЛАВА 3. ФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ РЕСУРС, ЕГО СВОЙСТВА И МЕТОД СИНТЕЗА АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ РАДИОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ................................................. 69 3.1. Обобщенные требования эксперимента и их формализация .................. 69 3.2. Разработка базы знаний для синтеза измерительных структур адаптивных систем на основе характеристик исследуемых гетероструктур ..................................................................... 74 3.3. Гипотетическая измерительная структура и ее свойства ........................ 78 3.4. Модели функциональных модулей, составляющие базу знаний и базу данных для синтеза измерительных структур в реализуемых радиофизических измерениях ...................................................... 85

3.5. Оптимизация измерительных структур для радиофизических исследований в процессе их синтеза................... 91 3.6. Основные положения метода и алгоритм синтеза оптимальных измерительных структур в составе адаптивных систем для радиофизических исследований....................... 98 ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ОПТИМАЛЬНОЙ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ЗАРЯДОВЫХ И ЧАСТОТНЫХ СВОЙСТВ ГЕТЕРОСТРУКТУР И ПРИБОРОВ С ЗАРЯДОВОЙ СВЯЗЬЮ НА ИХ ОСНОВЕ............................. 106 4.1. Характеристика зарядовых процессов в гетероструктурах и выбор методов их исследования .......................................................... 106 4.2. Анализ требований эксперимента по определению зарядового состояния гетероструктур методами емкостной спектроскопии и вывод оптимальных измерительных структур........................ 110 4.2.1. Метод изотермической релаксации емкости ............................... 110 4.2.2. Методы вольт–фарадных характеристик ..................................... 119 4.3. Определение зарядовых характеристик гетероструктур методами термоактивационной спектроскопии и вывод оптимальных измерительных структур ................................... 129 4.4. Структурный синтез адаптивной системы для исследования зарядовых и частотных свойств гетероструктур ............................................................................ 141 4.5. Алгоритмы функционирования адаптивной системы для исследования зарядовых процессов в гетероструктурах и ее экспертная система............................................................................... 145 4.6. Определение зарядовых характеристик гетероструктур с использованием адаптивной системы для радиофизических исследований ....................................................... 154 4.7. Частотные зависимости характеристик гетероструктур и высокочастотные свойства ПЗС ........................................................... 161 4.8. Оценка полной погрешности адаптивной системы для радиофизических исследований ....................................................... 168 ГЛАВА 5. ГИБКИЕ СРЕДСТВА СОПРЯЖЕНИЯ ЭВМ С ВНЕШНИМИ УСТРОЙСТВАМИ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИЕ АДАПТИВНЫЕ СВОЙСТВА СИСТЕМЫ ДЛЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ........................................ 171 5.1. Формализация функциональных и структурных характеристик средств сопряжения ........................................................ 171 5.2. Средства обеспечения гибкости сопряжения.......................................... 185 Заключение............................................................................................................... 198 Список литературы ................................................................................................. 199

Редактор О.С. Кашук Технический редактор М.Н. Растегина ЛР № 020406 от 12.02.97 Подписано в печать 01.10 2001 г. Формат 60х84/16. Бумага типографская № 1. Гарнитура Таймс. Усл. печ. л. 12,32. Уч.-изд. л. 13,25. Тираж 500 экз. (1-й завод 100 экз.). Заказ . «С» 113. Отпечатано в Издательстве Волгоградского государственного университета. 400062, Волгоград, ул. 2-я Продольная, 30.