近年来,可见光成像通信(Optical Camera Communications,OCC)因其通信设备的高普及率及其与物联网、车联网等新兴技术的天然融合而逐渐成为可见光通信(Visible Light Communications,VLC)领域的研究热点之一。IEEE 802.15.7r1协议为OCC提供了一个全球化标准,推动了其在物联网、车辆网、水下通信等领域的标准化发展。OCC使用图像传感器作为光接收器,以图像的形式采集发送端LED光源的亮度状态。所以基于图像处理的解调算法为OCC物理层研究的基本问题。目前,OCC的相关研究均在静态通信场景下展开,即要求通信的发送端与接收端同时处于静止状态。究其原因在于现存的解调方法无法支持终端的移动性。因此,如何提出一种具有移动鲁棒性的解调方法以将OCC应用于移动通信场景是该研究领域一个亟待解决的关键问题。此外,在无线光网络链路层考虑到VLC光的波束较窄且传输具有指向性,其数据传输的方式应主要为视距传输。终端很难通过侦听探测到其他终端传输的信号,隐藏终端的问题也就更为严重。因此,基于载波侦听的CSMA类随机接入机制并不适用于VLC系统。学者们推荐VLC系统应优先采用ALOHA类随机接入机制,但ALOHA类随机接入机制的碰撞概率又会随着终端数目的增多而显著增加。因此,如何将OCC与传统的VLC技术相结合以缓解接入碰撞问题、设计出公平高效的随机接入策略,应为无线光网络链路层研究的关键所在。本文首先提出了一种具有移动鲁棒性的块匹配解调(Block Matching Demodulation,BMD)算法。BMD算法借助于视频压缩编码中运动估计的思想,采用模板搜索匹配的方式,在接收端采集的图像中实时追踪通信光源成像光斑的位置。文中利用通信光源亮度的快速时变性,设计出一种数据帧结构以利于BMD算法抵御非通信光源的干扰,实现通信光源成像光斑的精准识别。此外,文中在不增加系统编码开销的情况下,将BMD算法和Manchester解码相结合以实现误码的检测与纠正。从而进一步提升移动场景下OCC系统的可靠性。本文将OCC与传统的VLC技术相结合,提出一种基于图像传感器的可见光无线局域网(VLC WLAN)。该网络通过利用OCC链路图像传感器的空间分辨率,使能AP的多包接收(Multi-packet Reception,MPR)能力,缓解接入碰撞问题;通过VLC链路实现高速的数据传输。此外,本文设计了一种基于OCC的ALOHA类(OCC-ALOHA)随机接入机制。该机制利用光斑图像估值算法估算当前活跃终端数量、AP与终端距离、终端LED光源入射角。在上述估算信息的基础上,该机制利用终端接入概率优化算法规划各终端的接入概率以实现接入公平与系统吞吐量的双目标优化。