信息通信技术是推动社会进步的重要力量,而频谱资源是信息通信技术发展的基石。射频（RF）波段已十分拥挤,光相机通信（OCC）是一种以发光二极管（LED）为发送机、互补金属氧化物半导体（CMOS）相机为接收机的可见光通信（VLC）技术,其采用丰富且不受管制的可见光频谱。由于LED及CMOS相机的广泛使用及低成本,OCC在设备到设备通信、智能家居等领域具有极大的应用潜力。现有的OCC系统接收端在移动情况下的误码率（BER）很高;此外,OCC系统的速率虽然受限于CMOS相机,但可利用相机的良好空间分离性开发其它功能以拓宽应用场景。本文对OCC系统的移动解调方法及其应用进行研究,开展了以下工作:1、针对移动场景下OCC的高BER问题,提出了一种基于自适应时钟提取及映射采样的解调方法,并进行了实验验证。在移动场景下,CMOS相机移动会引起接收图像失真,导致数据恢复困难。提出的方案可以有效抵抗相机移动引起的性能恶化,并且不会带来计算复杂度及存储空间的大量增加。实验结果表明,在0.7m/s的移动速度下,采用提出的自适应时钟提取及映射采样方法替代固定时钟及长度估计（LE）采样方法,BER从9.14?10-2降低到3.16?10-4,其低于3.8?10-3的前向纠错码（FEC）极限。提出的方案所消耗的存储空间约为基于卷积神经网络（CNN）的解调方案的1/28,并且处理时间约为CNN方案的55.7%。2、基于OCC系统,提出了一种基于查找表的手势识别方法,可在OCC系统中同时实现可靠通信及高准确率的手势识别。该系统使用一个8?8的LED阵列及手机前置摄像头分别作为发送机和接收机,而动作由用户手指在相机拍摄范围内产生,接收端可以在通信的同时实现对直线、折线、圆形及数字型四类动作的识别。实验结果表明,采用提出的方法,手势动作的平均识别准确率可以达到98%,且能有效抵抗噪声及人为因素的干扰,且手势识别功能在手指能被检测到的传输范围内保持稳定。对于通信性能,在发送端LED阵列未被遮挡时,能实现80cm的传输距离下低于1?10-6的BER。