如何用DFM方法提高LTCC设计效率
在所有可能的过程和布线参数变差中，一些变差对输出参数造成的影响比其它变差更为关键。要理解输出参数对这些关键参数变差的敏感度并不难，但有效的首要步骤是DFM方法。例如，插损可以受到布线宽度或基底厚度变差不同的影响。为了在设计中实现性能偏差更小，关键是首先理解和控制最为敏感的参数。仿真软件里的灵敏度分析包括将性能响应函数对有用设计变量取偏导数，这就有助于准确找到那些对性能变化有不同程度影响的变量。作为其基本统计包的一部分，ADS软件提供了灵敏度分析功能。
定向耦合器的插损、方向性和耦合比作为基底厚度、线宽和对齐度三种不同参数的函数而发生变化。这三种情况代表标称、低端和高端极端情形。例如，W0代表线宽标称值而W0+代表上端极端情况。大量采用Momentum EM仿真收集变差数据来研究此问题。
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尽管设计人员可以从这些曲线对敏感度做出一些类推，但使用图形表示结果就更容易和更有用。例如排列图(Pareto)显示了某个参数变差对性能影响的百分比。图5给出了对定向耦合器性能变差造成影响的参数或因子的Pareto图。该图显示基底厚度变差对插损的影响超过其它参数或它们的组合。例如，在性能上有60%的变差来自于基底厚度变差的作用。
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本文中低通滤波器实例采用一个三阶椭圆滤波器设计，使用了一个电感来使插损最小。实际上，滤波器损耗的根本原因来自电感响应或品质因素(Q)。滤波器的全部元件实现为具有内嵌式无源元件的LTCC层。
任何设计始于确定性能要求，接下来是可行性研究，这一时期可能设计出电路拓扑结构。对于滤波器，设计人员常常依赖滤波器综合工具来试验不同的结构。这个阶段之后，要确定出基线电路模型及其合适的理想集总元件参数值。由于设计人员必须为LTCC制作一个内嵌式无源部件来代替理想集总元件部件，这就需要进行EM仿真来准确建模和仿真这些内嵌的无源部件。
利用仿真产生的S参数可以抽取出包含寄生电路元件的宽带集总无源模型。抽取过程使用数值优化程序，用解析表达式计算电路模型的各初值。宽带集总无源模型有助于进行统计分析，包括比直接用EM仿真器更为快速实的优化实现。
提取的宽带模型用来代替简单的集总元件模型。然后，用电路仿真器通过对每个元件寻找给定一组性能条件下的最优元件参数值使新的基线电路得到优化。这个过程要反复进行直到所有先前的理想部件被内嵌物理部件所代替。一旦设计满足其性能要求，就该进行蒙特卡洛分析以了解性能作为制造过程的函数的统计特性。
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在抽取出宽带模型，获得内嵌电容和电感后，低通滤波器例子的最终布局示于图4。图6针对滤波器插损将EM仿真跟提取的集总部件模型结果进行了比较，集总元件模型与EM模型之间一致性很好。图7把EM仿真响应与测量数据作了对比，结果又一次接近一致。
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