为解决在卫星激光通信初始捕获阶段传统信标激光光斑检测算法容易受到复杂背景干扰的问题，基于YOLOv5s神经网络针对卫星平台初始指向场景进行优化、改进。选用平滑交并比（SIoU）损失函数替代原损失函数，将原本的上采样结构替换为轻量化的内容感知特征重组（CARAFE）上采样结构，为C3层增加卷积块注意力模块（CBAM）机制，使用SimSPPF替代原本结构，增加了利于感知位置信息的Coordconv结构。经过改进后的神经网络在精度上优于传统的信标光斑检测算法，能够在复杂背景下准确检测出光斑的位置，适合用于初始捕获阶段以及粗跟踪阶段进行信标光斑检测。优化后的YOLOv5s神经网络精确率达到99.7%，召回率达到99.3%，在平均精度（mAP）@0.5指标上超过99.7%，在mAP@0.5∶0.95指标上超过了74%。

为提高星地激光通信地面接收端探测灵敏度和分辨能力，减少信标光捕获时间和难度，基于星地激光通信链路和设计方案，结合自适应光学（AO）技术，设计了一套500 mm口径的星地激光通信地面接收端系统。该系统采用库德光路、共口径分光探测形式，包含卡塞格林天线、倾斜镜精跟踪、AO超精跟踪、AO波前探测等4个单元。天线物镜组采用同轴卡塞格林结构，结合折射镜组构成开普勒望远结构，兼顾体积和长出瞳距的需求。在精跟踪倾斜镜和AO倾斜镜之间设计了4f系统，解决校正光轴时的瞳面漂移问题。在波前探测器和变形镜之间设计了双远心系统，构建两者共轭关系，降低波前探测的轴向误差影响。采用光学被动式方法对4个单元进行消热差设计，提高系统温度适应性。最终实验结果表明：在10 ℃~30 ℃范围内，各单元波像差均优于1/10λ（λ=632.8 nm），满足设计要求，具有一定借鉴价值和工程意义。

在自由光空间通信领域，使用不同束腰半径组合的涡旋叠加光束可以在同一信道开销下传递更多信息。受大气湍流影响涡旋光束会发生相位扰动，进而影响其轨道角动量（OAM）模态识别。现有模型无法准确识别受随机大气湍流影响而发生扰动的OAM叠加光束模态。因此，提出一种基于注意力机制的深度学习识别方法。将注意力机制模块嵌入到VGG-16中，以提升模型对不同状态叠加光束模态的感知性能。另外为模拟湍流的真实状态，利用功率谱反演法模拟大气湍流，并使用次谐波补偿随机湍流屏的低频信息。同时，建立受到随机湍流影响发生相位扰动的OAM叠加光束数据集，利用该数据集训练所提模型。实验结果表明，在未知大气湍流强度条件下，对比传统方法，所提方法对OAM的识别准确率最高提升了4.46%。这表明了该模型对识别OAM叠加光束的有效性，以及良好的鲁棒性和较好的泛化能力，为识别OAM模态提供一种新的方法。

信标光斑位置检测技术广泛应用于基于视觉的光通信粗对准领域中，而检测算法的优劣直接影响捕获定位的精度。针对基于阈值分割搜寻信标光斑的算法易受背景强光影响的缺陷，建立了基于深度学习算法的无人机光通信实时捕获定位系统。首先，改进了YOLOv4（You only look once，v4）网络，采用能增强浅层特征信息提取的特征图通道拼接方式设计了四个简化模块和一个上采样模块，极大提升了网络的速度。然后，用改进后的网络、原始YOLOv4网络及其简化网络在PASCAL VOC数据集上进行训练。最后，采集和训练信标光斑数据集，在无人机上运行改进YOLOv4网络并输出摄像头视频帧的信标光斑位置。基于比例积分微分算法调节云台进行位置闭环控制，从而实现光通信的实时捕获和定位对准。实验结果表明，改进YOLOv4网络在信标光斑测试集上的精确率为99.6%，召回率为99.8%，在NVIDIA Jetson Xavier NX嵌入式计算机平台上的帧率为42 frame/s，满足无人机光通信实时捕获定位的要求。

为了提高动态大气湍流模拟相位屏时间上的模拟精度, 提出了利用时间协方差测量时间相关性的方法, 在基于液晶空间光调制器(LC-SLM)的大气湍流相位屏模拟方法、时间特性等方面开展了研究。采用功率谱反演法生成湍流模拟相位屏, 给出了时间变量及时间功率谱的计算方法, 搭建了基于LC-SLM的大气湍流相位屏模拟实验系统, 并对上述方法进行了实验验证。实验结果表明: 激光畸变损失情况下, 时间协方差的计算误差可控制在8.0％左右, 且该模拟方法下相位屏的时间模拟精度较好。

在大气信道激光传输中, 大气湍流对系统性能会产生较大影响, 主要体现为降低传输速率和增加误码率。在具有信道互易性的双向激光传输链路中, 两终端光斑信号强度的变化相关, 可以在终端提取信道状态信息, 以对信道影响进行补偿, 从而提高传输速率。本文首先在弱湍流条件下, 根据Rytov近似理论推导了平面波双向传输链路接收到的光斑信号的相关系数与传输路径的关系, 并给出解析式。结果表明, 两终端接收的光斑信号的光通量具有相关性, 且相关系数与传输路径有关。进一步搭建了双向收发共轴激光传输系统, 并进行了外场试验, 试验结果不仅验证了双向大气信道激光传输链路具有互易性, 且两接收端光斑信号光强的实时变化趋势相同。本文结论对实现大气信道高速率、低误码率激光传输具有重要意义。

为生成真随机数序列, 提出了先将大气湍流传输中激光散斑图像作为随机数发生器的熵源, 再采用变帧频采样方法进行提取随机数的算法。首先, 为降低相邻激光散斑图像间高相关性对随机性的影响, 提出了变帧频采样方法。其次, 对实验数据进行处理, 根据大气湍流造成激光光斑质心的随机抖动特征, 对散斑图像划分灰度等级, 编码和后处理等操作, 从而提取随机数。最后, 利用NIST测试工具对提取的随机序列进行实验分析, 结果表明: 该序列不仅达到真随机数的标准, 而且序列的数量和随机性均高于等帧频采样方法生成的随机序列。此外, 对激光散斑视频归一化方差与最优采样区间之间的关系进行分析, 为进一步的研究提供重要依据。