类脑光子信息处理技术受高速低功耗的大脑信息处理原理的启发,与传统光子信息处理技术相比,可大幅提升处理的速率和能效,且在感知和识别等方面具有重要的应用价值。提出了一种基于分布式反馈(DFB)激光器的类脑光子信息处理方案,可对高速运动方向进行选择和识别。分析了电流偏置参数对DFB激光器光脉冲响应宽度的影响,验证了所采用的DFB激光器光脉冲宽度与高速运动方向识别之间的依存关系,并架构了基于DFB激光器的高速运动方向选择模块。对该模块进行实验测试,在正确识别前提下,分析了链路权值参数和电流偏置组合对模块适用速度范围的影响,结果表明,在马赫量级速度范围内,该模块对一维方向实现了有效识别。

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。