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水声单载波通信技术是一种频谱利用率较高的通信调制方式,但是在水声信道条件下实现可靠的水下无线信息传输仍然困难重重,主要影响因素如下:（1）、严重的多途扩展带来严重的符号间干扰,进而导致严重的频率选择性衰落;并且较长的水声信道多途扩展给相干通信信道均衡的计算复杂度以及收敛性能带来极大挑战;（2）、较低的水中声速导致多普勒效应严重使得相干解调愈加困难。为克服时变稀疏的严重多途扩展及宽带多普勒效应对水声单载波通信系统的影响,本文展开了联合改进的自适应均衡算法、自适应闭环多普勒估计与补偿技术及信道短化技术的水声单载波通信系统的研究工作。首先,针对单载波水声通信的实际需求论述了单载波水声通信技术面临的技术难题（即,严重的多途扩展带来严重的符号间干扰（Inter-Symbol Interference,简记为ISI）,进而导致严重的频率选择性衰落,较长的水声信道多途扩展给单载波水声通信的信道均衡技术的计算复杂度以及收敛性能带来极大挑战。除此之外,较低的水中声速导致多普勒效应严重,具有极强的时变、空变特性的稀疏水声信道使得单载波水声通信的解调愈加困难）,归纳总结了现有单载波水声通信技术的发展历史及研究现状。针对单载波水声通信技术所面临的技术难题,提炼出了本文水声单载波通信研究的关键技术问题,进而为本文研究工作指明方向。其次,针对递归最小二乘（Recursive Least Squares,简记为RLS）自适应均衡算法在水声单载波通信系统面临的严重的多途扩展带来严重的ISI,进而导致严重的频率选择性衰落和水声信道具有较大的时变特性和稀疏特性的问题开展了理论与试验研究工作。理论研究工作包括:（1）、针对水声信道具有的快速时变性,提出了变遗忘因子RLS自适应算法,解决了常规RLS自适应算法采用固定遗忘因子无法适应快速时变水声信道的问题;（2）、针对水声单载波通信系统中信号具有的非圆信号特性,提出了宽线性RLS自适应算法,通过引入宽线性模型对信号的二阶矩特性加以利用,提高了常规RLS自适应算法的收敛性并降低了稳态平均均方误差（Mean Square Error,简记为MSE）;（3）、针对水声信道具有的稀疏特性,提出了常规稀疏RLS自适应算法、组稀疏RLS自适应算法和混合稀疏RLS自适应算法,通过引入稀疏约束使得常规RLS自适应算法的噪声增强性质有所改善;（4）、针对RLS自适应算法计算复杂度高的问题,研究了基于二分坐标下降法（Dichotomous Coordinate Descent,简记为DCD）迭代的RLS自适应算法,通过利用DCD迭代可以将常规RLS自适应算法的计算量由O（N2）降低为O（N）（其中,N为自适应滤波器的阶数）。开展了仿真与湖试试验研究,仿真结果表明:采用变遗忘因子的RLS自适应算法、宽线性RLS自适应算法、稀疏RLS自适应算法可以使的稳态MSE分别有5 dB、3 dB和8 dB的降低,采用基于DCD迭代的RLS自适应算法可以在降低常规RLS自适应算法计算量的同时提高算法的收敛速度;试验结果表明:在水声单载波通信系统中,基于宽线性变遗忘因子的稀疏DCD-RLS自适应均衡算法可以使的稳态MSE有18 dB左右的降低,误符号率（Symbol Error Rate,简记为SER）有28%左右的降低。即,基于宽线性变遗忘因子的稀疏DCD-RLS自适应均衡算法可以增强水声单载波接收机对时变稀疏的水声信道的跟踪能力和适应性,实现可靠有效的水声单载波通信。然后,针对水声单载波通信系统面临的宽带多普勒效应问题开展了理论与试验研究工作。理论研究工作包括:（1）、针对数据帧内多普勒不变或变化缓慢的情况,研究了开环多普勒估计与补偿技术,该技术可以对数据帧内的平均多普勒进行估计与补偿;（2）、针对数据帧内时变宽带多普勒的情况,研究了自适应闭环多普勒估计与补偿技术,该技术可以对数据帧内时变宽带多普勒进行估计与补偿,实现逐符号的多普勒估计与补偿。开展了仿真与湖试试验研究,仿真结果表明:联合自适应闭环多普勒估计补偿技术的均衡器相比于常规的基于开环多普勒估计补偿技术与数字二阶锁相环的均衡器在输出信噪比上有至少1dB的提高,并且可以使得水声单载波通信系统的误码率（Bit Error Rate,简记为BER）从0.056%降低到0.011%。湖试试验结果表明:在浅水富多途信道条件下,符号率为1k sym/s时,联合自适应闭环多普勒估计补偿技术的均衡器相比于常规的基于开环多普勒估计补偿技术与二阶锁相环的均衡器在输出信噪比上有至少1dB的提高,并且可以使得水声单载波通信系统的BER从8.73%降低到0.11%。即,联合自适应闭环多普勒估计补偿技术的均衡器对历经宽带多普勒效应的水声单载波通信系统的性能具有明显的改善。最后,针对水声单载波Turbo通信系统面临的严重的多途扩展带来严重的ISI,进而导致严重的频率选择性衰落和水声信道具有严重的宽带多普勒效应、极强的时变特性和稀疏特性的问题开展了理论与试验研究工作。理论研究工作如下:（1）、针对水声信道数据传输中的ISI抑制问题,研究了基于先验信息最小均方误差（Minimum Mean Square Error,简记为MMSE）准则的Turbo均衡技术,利用译码器反馈的软信息,以MMSE为准则,估计发送符号的估计值并通过映射得到关于发送符号的软信息,该软信息作为软入软出译码器的输入,通过译码器输出关于发送符号的软信息并反馈给均衡器,从而形成回路,通过迭代次数的增加,均衡器的性能会越来越好;（2）、针对水声信道多途扩展较长的问题,研究了联合信道短化技术（被动时间反转信道短化技术或MMSE信道短化技术）的Turbo均衡技术,通过降低信道的多途扩展长度,降低了均衡器的设计长度,进而降低均衡器的计算复杂度;（3）、针对水声信道具有严重的多途扩展带来严重的ISI,进而导致严重的频率选择性衰落和水声信道具有较大的时变特性和稀疏特性的问题,提出了基于宽线性变遗忘因子稀疏DCD-RLS自适应均衡算法的Turbo均衡技术,通过引入变遗忘因子、宽线性模型、稀疏约束和DCD迭代技术,提高Turbo均衡器中RLS自适应均衡算法的性能;（4）、针对水声通信系统面临的宽带多普勒效应问题,研究了基于自适应闭环多普勒估计与补偿技术的Turbo均衡技术,通过联合自适应闭环多普勒估计与补偿技术,使Turbo接收机实现逐符号的多普勒估计与补偿。开展了仿真与试验研究,仿真结果表明:基于宽线性变遗忘因子稀疏DCD-RLS自适应均衡算法比常规RLS算法的稳态MSE有8 dB性能提升,当SER为10-4时,所提出的RLS自适应算法有4.2dB的性能提升;试验结果表明:联合宽线性变遗忘因子稀疏DCD-RLS自适应均衡算法、自适应闭环多普勒补偿技术和信道短化技术（被动时间反转信道短化技术或MMSE信道短化技术）的Turbo接收机,在具有较低的计算复杂度的同时,通信性能也有明显的提高（在稳态MSE方面有17 dB左右的性能提升;在SER方面有28%左右的性能提升）。