空腔型薄膜体声波滤波器的关键技术进展
陶桂龙, 支国伟, 罗添友, 欧阳佩东, 衣新燕, 李国强
无机材料学报
2025, 40 ( 2):
128-144.
DOI:10.15541/jim20240355
随着通信技术升级以及5G通信应用的驱动, 各种智能设备所需的滤波器数量激增, 促进了滤波器市场的繁荣, 但对其性能要求也越来越高, 例如大带宽、高频率、高功率容量、微型化、集成化以及低成本等指标是学术界与产业界重点关注的方向, 而基于薄膜体声波谐振器(Thin Film Bulk Acoustic Resonator, FBAR)技术的FBAR滤波器已成为最有前景的滤波器之一。另外, 当前空腔型FBAR滤波器已取得了一定的商业成功, 但是仍面临性能不足、工艺复杂、成本略高、技术受限等困境。为此, 本文试图从器件理论研究与结构优化、高性能压电材料制备与优化、新型工艺开发及技术融合三方面对FBAR滤波器的相关问题与关键技术进行综述, 旨在为该研究领域的学者梳理FBAR滤波器技术进阶与迭代的脉络, 以期为未来研究的路径与方向提供若干启发性思考。
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图16
基于FBAR与IPD技术的N41频段混合滤波器[89]
正文中引用本图/表的段落
Chen等[89]报道了一款集成FBAR与IPD的N41频段混合滤波器的仿真设计, 该滤波器的三维结构如图16所示。该混合滤波器相较于单一结构的FBAR滤波器具有更大的带宽, 且在插入损耗、带外抑制、非线性以及功率容量方面都具有更大的优势。Ding等[90]报道了一款适用于N77频段的混合滤波器, 该滤波器由Al0.8Sc0.2N薄膜的BAW谐振器与IPD混合构筑而成, 其平均插入损耗为-2 dB, 带外抑制为-28 dB, 平均滚降为250 MHz, 有效面积仅为1 mm×0.85 mm。这些结合FBAR而实现的混合滤波器的研发为研究人员拓展了思路。
(a) Design schematic; (b) Simulated transmission response curve ... Addressing 5G NR filter challenges with hybrid technologies 3 2022 ... Chen等[89]报道了一款集成FBAR与IPD的N41频段混合滤波器的仿真设计, 该滤波器的三维结构如图16所示.该混合滤波器相较于单一结构的FBAR滤波器具有更大的带宽, 且在插入损耗、带外抑制、非线性以及功率容量方面都具有更大的优势.Ding等[90]报道了一款适用于N77频段的混合滤波器, 该滤波器由Al0.8Sc0.2N薄膜的BAW谐振器与IPD混合构筑而成, 其平均插入损耗为-2 dB, 带外抑制为-28 dB, 平均滚降为250 MHz, 有效面积仅为1 mm×0.85 mm.这些结合FBAR而实现的混合滤波器的研发为研究人员拓展了思路. ...
Bogner等[ 91]通过引入无源全通技术的设计概念开发了一款适用于N79频段的FBAR滤波器, 实现了多频段的共存使用.Wu等[ 92- 93]报道了一种通过扩展传输线来增加FBAR滤波器频带宽度的方法, 制备的两款混合FBAR滤波器分别实现了24.9%和56%的相对带宽、1.87和1.733 dB的最小插入损耗、0.91和0.83的矩形系数.利用传输线特性为设计滤波器提供了更大的灵活性和便利性, 然而该技术所制备的两款滤波器的尺寸较大, 无法应用于需要高度集成化以及微型化的通信设备之中. ... Compact and high steep skirts hybrid heterogeneous integrated N77 full band BAW filter based on band-stop theory 1 2024 ... Chen等[89]报道了一款集成FBAR与IPD的N41频段混合滤波器的仿真设计, 该滤波器的三维结构如图16所示.该混合滤波器相较于单一结构的FBAR滤波器具有更大的带宽, 且在插入损耗、带外抑制、非线性以及功率容量方面都具有更大的优势.Ding等[90]报道了一款适用于N77频段的混合滤波器, 该滤波器由Al0.8Sc0.2N薄膜的BAW谐振器与IPD混合构筑而成, 其平均插入损耗为-2 dB, 带外抑制为-28 dB, 平均滚降为250 MHz, 有效面积仅为1 mm×0.85 mm.这些结合FBAR而实现的混合滤波器的研发为研究人员拓展了思路. ... All-pass based filter design using BAW resonators 1 2019 ... Bogner等[91]通过引入无源全通技术的设计概念开发了一款适用于N79频段的FBAR滤波器, 实现了多频段的共存使用.Wu等[92-93]报道了一种通过扩展传输线来增加FBAR滤波器频带宽度的方法, 制备的两款混合FBAR滤波器分别实现了24.9%和56%的相对带宽、1.87和1.733 dB的最小插入损耗、0.91和0.83的矩形系数.利用传输线特性为设计滤波器提供了更大的灵活性和便利性, 然而该技术所制备的两款滤波器的尺寸较大, 无法应用于需要高度集成化以及微型化的通信设备之中. ... A hybrid film-bulk- acoustic-resonator/coupled-line/transmission-line high selectivity wideband bandpass FBAR filter 1 2020 ... Bogner等[91]通过引入无源全通技术的设计概念开发了一款适用于N79频段的FBAR滤波器, 实现了多频段的共存使用.Wu等[92-93]报道了一种通过扩展传输线来增加FBAR滤波器频带宽度的方法, 制备的两款混合FBAR滤波器分别实现了24.9%和56%的相对带宽、1.87和1.733 dB的最小插入损耗、0.91和0.83的矩形系数.利用传输线特性为设计滤波器提供了更大的灵活性和便利性, 然而该技术所制备的两款滤波器的尺寸较大, 无法应用于需要高度集成化以及微型化的通信设备之中. ... A hybrid filter with extremely wide bandwidth and high selectivity using FBAR network 1 2022 ... Bogner等[91]通过引入无源全通技术的设计概念开发了一款适用于N79频段的FBAR滤波器, 实现了多频段的共存使用.Wu等[92-93]报道了一种通过扩展传输线来增加FBAR滤波器频带宽度的方法, 制备的两款混合FBAR滤波器分别实现了24.9%和56%的相对带宽、1.87和1.733 dB的最小插入损耗、0.91和0.83的矩形系数.利用传输线特性为设计滤波器提供了更大的灵活性和便利性, 然而该技术所制备的两款滤波器的尺寸较大, 无法应用于需要高度集成化以及微型化的通信设备之中. ... A deep neural network based tuning technique of lossy microwave coupled resonator filters 3 2019 ... 随着AI技术的蓬勃发展, 一些研究者已开始探索将机器学习与智能算法迁移应用于滤波器的设计之中, 以此革新传统的滤波器设计方法.Sun等[94]提出了一种深度神经网络并将其应用于滤波器的辅助设计, 所构建的神经网络模型如图17所示.该模型以滤波器的S参数组成的序列作为输入, 利用卷积(Convolutional)层来提取S参数的特征信息, 并通过全连接(Fully Connected)层来建立这些特征与耦合矩阵之间的映射关系, 从而高效预测滤波器耦合矩阵, 最后通过设计一款四阶带通滤波器进行了有效验证.Sallam等[95]提出了一种电路模型的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)用于提取滤波器参数中的耦合矩阵, 该研究显示基于深度学习的CNN在提取耦合参数方面更加准确快速.随后, 用于高维滤波器的反向电磁行为建模和设计优化并集成传递函数和一维多通道的CNN也得到了报道[96], 针对滤波器而开发的基于特征辅助的人工神经网络多物理场优化技术也已被提出[97].当前, 尽管AI算法在滤波器设计中的应用还处于初级阶段, 但其无疑具有巨大潜力和发展空间, 可进一步助推FBAR滤波器的发展. ...
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