追踪了由远场光电探测器采样宽度限制引入的量化噪声在算法实现过程中的传递，分析了其对算法在波前像差校正中的效果和收敛速度产生影响的原因。根据斯特列尔比值(SR)的变化，提出了一种基于动态区域提取的模式复原算法，并利用18阶和33阶Zernike多项式模拟得到的符合Kolmogrove大气湍流功率谱的波前对该算法进行数值计算。计算结果表明：采用动态区域提取的复原算法校正波前像差，在12位相机采样宽度和33阶初始像差情况下，算法经31次迭代后收敛，波前复原残差均方根为0.058λ(λ为波长)，SR达0.9以上。该算法减小了量化噪声的影响，无波前传感自适应光学系统的收敛速度和校正效果得到显著提高。

高性能的伺服控制除了需要高质量的控制器,还需要高质量的反馈信息。对于光电跟踪系统,通过位置和电流传感器可以提供位置和电流信息,而速度信息则需要通过处理测量信息得到。传统的差分方法会放大位置信息中的量化噪声,从而降低光电跟踪系统的精度。介绍了全维状态观测器及其基本原理,结合伺服控制系统电机模型架构,设计了一种线性速度估计器,并讨论了其参数选择问题。采用抗积分饱和PI控制器和积分分离PI控制器作为三环控制回路的控制器,在某型号光电跟踪系统对该算法进行了实验。实验结果证明,采用该算法的伺服控制系统基本无超调,上升时间0.43 s,稳定时间0.65 s,跟踪精度为1.78″,完全满足实际工程要求。