可见光通信以广带宽、高传输速率和免频谱许可等优势,为B5G/6G关键通信技术提供了研究方向。然而,可见光固有的短波特性导致可见光通信易被阻塞,产生通信中断。无线终端的移动性导致可见光信道状态信息不准确,降低通信质量。针对这些问题,本文研究了移动可见光通信的接收机朝向稳健优化机制,提出波束成形和接收机朝向优化（orientation adjustable receiver,OAR）联合优化方案,以提高移动设备的覆盖范围和可靠性能。进一步,针对持续时间段的OAR可见光通信,本文利用长短期记忆（long short-term memory,LSTM）神经网络研究了OAR可见光信道跟踪技术,以提供高质量通信服务。本文研究的创新点如下:首先,本文研究了接收机朝向可优化的可见光通信系统。基于用户设备（user equipment,UE）旋转模型,阐述了两种实现接收机朝向可优化的物理结构。此外,在光功率、速率要求和光电探测器（photo detector,PD）接收方向要求的约束下,联合优化了波束成形和PD方向（beamforming and PD orientation,BO）,使总发射功率最小化。针对耦合的非凸问题,本文分别采用半正定松弛法和PD方向优化算法处理解耦后的两个子问题,并交替优化直至收敛。数值仿真结果表明,提出的接收机朝向优化设计是有效的,并揭示了速率阈值、OAR仰角阈值和用户位置对总发送功率的影响。进而,针对移动UE的OAR可见光通信系统,本文提出了稳健优化设计方案。UE移动分解为UE旋转移动和UE水平移动,分别建立了两种移动UE的OAR模型。同时,考虑光功率、速率要求、PD接收方向要求和信道增益有界误差的约束条件,解决了联合优化稳健波束成形和PD方向的最小化总发射功率问题。针对耦合的非凸问题,本文对解耦后的子问题分别采用引理和PD方向投影法转化为子凸问题,并用稳健BO交替优化法求解。数值仿真结果表明,提出的稳健优化方案有效降低了UE移动对OAR可见光通信系统的影响,并揭示了移动范围、速率阈值和OAR仰角阈值对系统性能的影响。最后,本文研究了OAR可见光信道跟踪技术。利用LSTM神经网络对历史时隙的OAR VLC信道状态信息进行训练,跟踪未来时隙的信道状态信息。基于LSTM的OAR VLC信道跟踪方案包括两个模块,OAR VLC信道对准模块和LSTM信道跟踪模块,分别采用BO交替优化算法和多层LSTM神经网络处理数据,并通过反向传播均方差损失函数,训练神经网络至收敛。数值仿真部分,本文采用实测的静止和行走UE的旋转角数据,验证了基于LSTM的OAR可见光信道跟踪方案的准确性。