空间辐射环境中的高能重离子入射会在半导体材料内形成电离径迹，产生的电子-空穴对经漂移、扩散及复合等过程被器件敏感区收集，可能引发单粒子翻转、单粒子瞬态及多节点电荷共享等效应。随着器件特征尺寸持续缩小，重离子径迹的径向空间分布，尤其是径迹核心与δ电子输运形成的远程低密度尾部，对初始电荷沉积和后续电荷收集的描述愈发重要。传统单高斯径向源模型难以同时表征高密度核心、近程扩展和远程尾部；逐一采用蒙特卡罗方法计算不同离子种类、能量及LET条件下的径迹结构，也不利于大规模器件级单粒子效应仿真。针对上述问题，本文提出一种结合六重高斯参数化与小样本神经网络的重离子径向电离径迹代理建模方法，建立离子物理参数到TCAD重离子注入源的参数化映射。

首先，基于Geant4开展重离子在硅中的径迹模拟，采用Livermore电磁物理模型及10 eV次级电子产生阈值，统计径迹周围柱状环带内的能量沉积，并换算为电子-空穴对体密度。构建包含48组径迹分布的数据集，每组由100个对数分布径向区间组成；其中Kr、Xe、Ta和Bi的36组数据用于训练，Ag、Au、Cu和U的12组数据用于独立验证，分别考察插值与外推能力。采用六重高斯函数表征连续径向电离密度，以各分量幅值和径向宽度为拟合参数。针对Geant4输出为环带体积平均值的特点，利用高斯函数在各环带内的解析平均值与模拟结果比较，并引入横向积分约束，使重构径迹的积分电荷与Geant4数据保持一致。六重高斯直接拟合的平均对数均方根误差（log-RMSE）为0.190，能够以统一形式描述从径迹核心到远程尾部的多尺度径向分布。

在此基础上，构建输入为原子序数Z、质量数A、线性能量传递（LET）及总动能对数值log10E，输出为六组高斯幅值和径向宽度对数值的多层感知机网络，网络结构为4–16–16–12。采用36组训练样本开展留一交叉验证，并利用12组独立样本进行插值和外推检验。结果表明，网络在留一交叉验证中的平均log-RMSE为0.204；对Ag和Au的插值验证平均log-RMSE为0.196，对Cu和U的外推验证为0.210。对应的横向积分平均绝对误差分别为1.84%、2.32%和7.41%。这表明代理模型能够重构重离子径迹的主要径向特征，并保持较好的积分电荷一致性；但训练范围外的误差有所增加，主要体现在远程径迹尾部。相同LET条件下不同离子的径向分布仍存在差异，说明LET不能唯一确定径迹结构，离子种类和总能量会通过次级电子的产生与输运影响径迹核心及尾部，因此有必要将Z、A、LET和总能量共同作为模型输入。

最后，根据六重高斯分量的解析横向积分计算各分量的线电荷权重，并将其转换为六个共轴、共位置的Sentaurus HeavyIon高斯注入源参数，实现Geant4径迹数据、神经网络预测结果与TCAD重离子源之间的衔接。该方法为复杂径迹结构引入器件级单粒子效应仿真提供了可控的参数化途径，可用于后续研究径迹径向分布对瞬态电流、电荷收集及单粒子效应响应的影响，并为空间辐射环境下不同离子条件的单粒子效应快速评估提供建模基础。

空间单粒子效应；重离子径迹结构；Geant4；六重高斯模型；神经网络代理模型；TCAD仿真