Laplace deep level transient spectroscopy（拉普拉斯深能级瞬态光谱，简称LDLTS）是一种用于分析和表征半导体材料中深层能级缺陷的技术。它是传统能级瞬态光谱（DLTS）方法的扩展和改进，特别适用于解决传统DLTS在分析具有相似发射时间常数的多个陷阱态时的分辨率限制问题。
拉普拉斯深能级瞬态光谱用于研究半导体中的电活性杂质和缺陷。它具有比几乎任何其他技术更高的灵敏度（在 20 Ohm-cm 硅中，它可以检测浓度为百万分之一的杂质），并且具有足够高的能量分辨率（几meV），可以揭示杂质的局部环境信息，例如应力或原子局部位置。
1993 年，L. Dobaczewski、I. D. Hawkins 和 A. R. Peaker 因发明拉普拉斯 DLTS 而被授予英国国家物理实验室奖，随后又于 1997 年获得英国皇家工程院远见奖。随后，拉普拉斯 DLTS 在多个科学项目中得到了开发，该项目由以下机构资助：欧盟、波兰科学和高等教育部、波兰科学基金会以及英国工程和物理科学研究委员会。
LDLTS方法的应用：
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高分辨率分析：
- LDLTS通过将每个记录的瞬态电容解卷积为具有不同时间常数的多个指数函数，从而提高了对复杂DLTS谱的分辨率。
- 这种方法特别适用于解决重叠的DLTS峰，这些峰可能由于具有相似发射率的多个陷阱态而产生。
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处理数学上的不适定问题：
- 解卷积过程在数学上是一个不适定问题，意味着对问题的解存在多种可能，而且这些解可能对数据中的微小变化非常敏感。
- 为了解决这个问题，LDLTS使用正则化方法（如Lasso正则化）来找到一个稳定的解决方案，这种方法通过在解中引入一个惩罚项来限制解的复杂性。
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提取深层能级参数：
- 通过LDLTS分析，研究人员能够更准确地提取深层能级的激活能（EA）和捕获截面（σ）等参数。
- 这些参数对于理解缺陷的性质和它们在半导体器件中的作用至关重要。
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改善对缺陷态的理解：
- LDLTS能够揭示传统DLTS可能无法分辨的缺陷态，从而提供了对半导体材料中缺陷分布和行为更深入的洞察。
- 例如，LDLTS成功地将H2缺陷分解为两个不同的陷阱（H2,a和H2,b），这有助于更精确地理解这些缺陷态的特性。
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优化器件性能：
- 通过识别和表征影响器件性能的深层能级缺陷，LDLTS有助于指导器件设计和制造过程的优化。
- 例如，在光电二极管中，通过LDLTS分析的陷阱态信息可以用来改善器件的响应性和线性度。
总结
LDLTS方法的应用显著提高了对半导体材料中深层能级缺陷的分析能力，尤其是在处理具有相似特性的多个缺陷时。通过这种高分辨率的分析，研究人员能够更准确地提取缺陷参数，并深入理解这些缺陷对器件性能的影响。这对于优化半导体器件的设计和制造过程至关重要，有助于提高器件的性能和可靠性。在本研究中，LDLTS的应用成功地揭示了深沟槽加工诱导的陷阱态，并为改善光电二极管的性能提供了重要的理论依据。
