针对空间滤波测速（SFV）中的速度解算算法和系统设计参数优化问题, 使用计算机仿真的方法研究了基于对数加权平均的速度解算新算法, 设计了计算机仿真计算实验, 得到线列图像传感器采集的特征目标的图像和速度解算精度。在运动物体的速度范围为0.1~100m/s内, 设计的SFV均可以解算出物体的运动速度, 解算速度相对误差的均值偏差为-0.250%, 相对误差的标准差为0.623%。使用Monte Carlo仿真的方法研究了基于对数加权平均的速度解算算法中功率阈值对速度测量精度的影响, 以物体运动速度100m/s为例, 解算得到的运动速度的误差由功率阈值为0dB时的1.065m/s降低至功率阈值为-5dB时的0.381m/s, 即相对误差由1.065%降低至0.381%。

空间滤波测速系统中输出信号的基底成分，理论上可以通过差分方法完全消除。但由于由被测物体表面各处散射到光学系统并被探测器接收到的光能量不一致等原因，导致输出信号中仍然有基底成分残留，为信号特别是低频信号的探测带来困难。为了消除差分滤波器输出信号中残留的基底成分，对空间滤波测速仪中的图像传感器型差分滤波器的结构进行了优化设计。列出并分析了图像传感器型差分滤波器的各种可能结构形式，并且选择了几种典型的结构进行了实验。分别在均匀照明和非均匀照明条件下，从功率谱和信噪比两个方面分析了输出信号的质量，为滤波器结构的优化提供了依据。通过对比不同滤波器结构下系统输出信号的质量，得到了一种最为合适的能大大消除输出信号中残留的基底成分的滤波器结构。

为了消除速度测量中的方向模糊以及减小测量不确定度，建立了一套基于空时滤波器的新型空间滤波测速仪。设计了一种基于高速互补金属氧化物半导体(CMOS)线阵图像传感器的空时滤波器，并从理论上分析了该类型空时滤波器的滤波特性。采用了快速傅里叶变换法分析输出信号的频谱，并通过能量重心法对频谱进行校正，减小了频率测量不确定度。使用这种新型测速仪对传送带的平移速度进行了测量。实验验证了该空时滤波器对运动方向辨别的可行性。同时，通过实验还分析了速度测量相对标准不确定度。实验结果表明使用空时滤波器的空间滤波测速仪可以使速度测量相对标准不确定度在频率测量相对标准不确定度的基础上大大降低。降低后的速度测量相对标准不确定度小于0.24%，该值还可以通过合理选择空时滤波器的参数来进一步减小。