无线光通信是以大气信道作为传输媒介的,当光束在大气中传输时,复杂的大气环境会对光无线通信的系统性能造成很大影响。特别地当受到大气湍流的影响时,传输光束会发生波前随机起伏现象,造成光强闪烁等大气湍流效应,影响系统的稳定性和可靠性。为了减小大气湍流对光通信链路的影响,应采取必要的大气湍流抑制措施。在处理接收信号时,通过将接收信号与阈值进行对比判决,从而实现传输信号的解调是信号检测中非常重要的一个步骤。但在现有的大气激光通信系统当中,对信号进行解调时设定的阈值通常是固定的,而大气信道噪声并不是单一的加性噪声,而是一种复杂的叠加噪声,信号因受噪声的影响其幅值浮动较大,所以用固定阈值对信号进行判决与解调是存在很大缺陷与不足的。因此,我们需要一种能够跟随大气噪声变化而动态调整的阈值来对信号进行解调。本文针对上述问题,对大气激光系统中基于自适应阈值技术的信号检测与解调技术开展了研究,论文介绍并分析了湍流效应的形成及其对大气激光通信系统的影响,建立了大气激光系统的传输模型。其次,对几种常用阈值技术的基本原理及性能进行了对比分析,在此基础上,利用最大似然信号检测方法判断最优阈值,并引入渐消卡尔曼滤波技术来实现阈值的更新,最终实现信号的判决阈值能够跟随大气噪声的变化趋势而动态调整,使系统能够得到更好的信号检测与解调效果。最后对大气光通信系统中基于渐消卡尔曼滤波的自适应阈值检测技术的性能进行了模拟仿真并进行了野外实验。实验证明,基于渐消卡尔曼滤波的自适应阈值检测技术可以有效的减轻噪声影响:当SNR=10时,基于渐消记忆卡尔曼滤波的自适应阈值的信号检测算法的误码率比固定阈值提高了3个数量级,比传统卡尔曼滤波算法提高了1个数量级;在BER=10时,基于渐消记忆卡尔曼滤波的自适应阈值的信号检测算法比固定阈值算法有4db的提升,相对于传统卡尔曼滤波算法约有0.5dB的提高。因此该算法具有较高的实用价值。