针对传统线性分组码识别方法对码长较长的低密度奇偶校验（LDPC）码不适用的情况，利用蚁群算法对对偶空间进行优化搜索，完成了对LDPC码的识别。建立了大气激光通信信道模型和LDPC码的识别模型，给出了大气激光通信湍流信道下校验关系对数似然比函数表达式；将基本蚁群算法与LDPC码的识别问题结合，将对数似然比函数经过处理作为目标函数，通过不断迭代每次搜索过程中目标函数最优值和最佳搜索路径，实现对LDPC码的识别。仿真结果表明:当码长为256时，在弱湍流条件下，当信噪比不低于8 dB时，识别率可达78%；在强湍流条件下，当信噪比不低于10 dB时，识别率可达77%。此外，蚁群算法中的参数设置对算法性能有较大影响，应根据实际情况加以选择。

针对复杂场景中目标受光照、自身形变、遮挡等影响，本文以混沌粒子滤波为框架，建立多特征似然模型，进行目标遮挡处理，提出了一种鲁棒性好且抗遮挡性强的混沌粒子滤波跟踪算法。本算法中利用混沌优化搜索优化粒子，很好的克服了退化现象，减少了计算量，在多特征似然模型建立中，对特征选择做了改进，使算法鲁棒性更好，并在算法中添加了遮挡处理。理论数据及实际场景的仿真结果表明，本文提出的算法鲁棒性好且具有较强的抗遮挡能力。