针对机载光电稳定平台受扰动影响而导致的视轴稳定精度降低问题, 在对线性扩张状态观测器(LESO)进行扰动估计分析及带宽受限分析的基础上, 对快速幂次趋近进行了修正, 进而提出了一种基于快速幂次趋近律的滑模自抗扰控制器, 并进行了基于Lyapunov方法的系统稳定性分析。仿真结果表明, 在扰动及参数摄动下, 相较于传统滑模控制器和PID而言, 使用新型控制器设计的系统具备更高的稳定精度, 且抖振抑制效果显著; 与趋近律未修正时的控制器相比, 新型控制器能使系统维持高精度输出, 另外, 新型控制器的设计几乎不依赖系统模型信息。故所提方法能提高机载光电稳定平台控制系统的性能。

运动相机相对位姿估计是基于机载光电平台进行视觉定位的关键技术。在大倾角、小交会角等典型受限观测条件下，相机位姿估计精度易受姿态角误差和像点提取误差的影响，使目标定位精度难以满足应用需求。针对惯性测量单元测量角度随时间发生漂移，且惯性测量单元与相机安装关系标定繁琐的问题，提出了一种惯性测量单元与相机固联安装下的对地定位方法，无需标定相机和惯性测量单元之间的安装关系。首先，利用固联安装的惯性测量单元为运动相机提供相对旋转角信息；然后，根据1个相对旋转角和4个同名点估计运动相机的相对位姿；最后，采用投影矩阵交会法线-线交会出目标的空间位置。仿真和飞行实验表明，在典型受限观测条件下，所提方法定位精度优于传统定位方法，具有高精度、高效率、强鲁棒性等优点。

高精度的目标实时定位对于无人机侦察和指引目标至关重要。但在大倾角、小交会角等受限观测条件下，机载光电平台对地定位精度难以满足任务需求。为提高受限观测条件下机载光电平台对地定位的精度，提出了一种基于观测平台位置和对目标激光测距的对地定位全局最优化方法。首先，根据地面固定目标的连续观测数据建立加权误差方程，再将非线性问题转换为特征向量求解问题，无需迭代优化即可求出全局最优解。然后，通过蒙特卡罗仿真分析定位方法受误差源的影响，并通过多次飞行实验验证了该定位方法的有效性。实验结果表明，在受限观测条件下，所提方法对地定位误差低于30 m，运算耗时不超过10 ms。本文方法具有定位精度高、计算效率高等优点，以及较高的工程应用价值。

针对红外图像信息维度单一且弱小目标因特征不明显而难以检测的问题，将不同结构的多滤波器融入YOLOv5n网络，根据增强弱小目标和抑制背景干扰的不同特性分别选择三个异构滤波器作用于网络的多通道输入图像，从而丰富原始图像的信息维度，有效提升后端网络对复杂背景下弱小目标的适应能力；通过添加注意力模块、采用小锚框策略、裁剪网络深层分支等改进措施，在增强YOLOv5n网络弱小目标检测能力的同时，进一步减少了计算和存储资源需求。实验结果表明，所提出的算法能够有效检测红外复杂背景中的弱小目标，同时占用存储和计算资源更少，为算法部署在资源受限的嵌入式设备上提供了基础。

针对四旋翼无人机在输入受限情况下的姿态跟踪控制问题, 提出了一种参数化控制方法。首先建立了四旋翼姿态误差二阶全驱模型, 采用一种参数化控制器, 使姿态误差系统等价于一阶定常闭环系统, 从而实现姿态角收敛至跟踪信号。考虑四旋翼输入受限及更好的跟踪性能, 采用智能优化的方法, 利用粒子群算法优化控制律中的参数矩阵。仿真实验表明: 与反步法相比, 提出的参数化控制器能够在输入受限情况下更快速地跟踪姿态指令, 具有更好的暂态性能, 实现了四旋翼高精度姿态跟踪控制。

传统的静态朗伯和非朗伯光波束配置难以较好地解决发射器站址受限问题。针对单一发射器的应用场景, 提出了一种基于扇区化光波束切换的信道站址受限可见光通信覆盖方法。该方法采用商业可用的倾斜非朗伯光波束, 根据接收器在不同位置反馈的状态信息, 动态地确定能提供最佳覆盖信噪比的候选光波束, 构建定向传输链路。仿真结果表明: 在典型室内环境下, 与传统静态朗伯光波束配置相比, 该方法通过增加2个或3个候选扇区波束切换选项, 接收器可分别获得4.48 dB、5.94 dB的平均信噪比增益。

传统光通信中的直调直检（IM-DD）系统是最大功率（幅度）受限的系统，中间没有放大器，提高信道容量的问题变成了给定带宽和最大功率（幅度）时的信号空间大小和分布的问题。提出了一种基于IM-DD系统的动态概率整形（DPS）算法，解决了功率受限的问题并提升了系统的信道容量以及误码性能。采用脉冲幅度调制（PAM）格式，仿真结果表明，DPS不仅能带来约0.9 dB的信道容量提升，而且在PAM4和PAM8中分别能带来0.8 dB和1 dB的误码性能提升。

为了提高背景杂波和成像噪声等干扰下红外小目标的跟踪精度，提出了一种基于结构信息建模和判别稀疏的红外小目标跟踪方法。小目标信号在广义高斯目标超完备字典上被稀疏分解，以便从受噪声干扰和杂波污染的红外图像中提取出小目标的空间结构信息; 设计了转移受限粒子滤波跟踪算法，以提高粒子的采样概率; 在转移受限粒子滤波框架下，基于判别稀疏表示和L1范数最小化框架求解候选目标的稀疏系数，实现小目标的跟踪。基于各种红外序列对所提方法进行实验论证，实验结果表明，所提方法能够在杂波和噪声较大的干扰下稳定地跟踪小目标，其中心误差、重叠率和平均视频播放帧率分别为3pixel、0.7和40fps，均优于其他对比方法，且具有较强的鲁棒性。