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随着信息论的发展,人们越来越热衷于信息熵的研究。目前,信息熵已被广泛应用于图像处理、自适应滤波、数字通信、反卷积、模式识别、盲分离和信道均衡等大量的实践中。但是,水声通信中信息量的空变、时变、频变等特性引起的码间干扰,严重影响了通信质量。因此,在接收端需采用信息熵盲均衡技术来补偿信道畸变,消除码间干扰,提高通信质量。本文在分析分数间隔均衡器的性能、判决反馈的结构模型和正交小波变换原理的基础上,将信息熵引入到分数间隔判决反馈均衡器中,开展了基于信息熵的小波盲均衡算法和多模盲均衡算法的研究,提高了信息熵的实用价值,改善了水声信道的通信质量。主要工作如下：1介绍了信息熵的变换原理和几种盲均衡器的结构模型及性能分析。2为了克服信道畸变和失真,将分数间隔均衡器、判决反馈结构、小波变换理论和Renyi熵融为一体,提出了分数间隔判决反馈瑞利Renyi熵小波盲均衡算法(FSDFEWTR)。并通过水声信道的性能仿真实验,进一步验证了该算法的优越性。3针对深谱零点信道衰落,利用FSDFEWTR算法的原理,结合空间分集的优点,提出了空间分集分数间隔Renyi熵小波盲均衡算法(SDFSEWTR)。并通过水声信道的性能仿真实验,进一步验证了该算法的优越性。4为了进一步消除信道衰落,在FSDFEWTR算法和SDFSEWTR算法的基础上,取样条函数作为窗口函数,并结合时间分集的优点,提出了基于样条函数Renyi熵的时间分集小波盲均衡算法(SRTDDFEW)。该算法兼顾了时间间分集、分数间隔均衡器、判决反馈结构、小波理论和Renyi熵变换的优点,具有收敛速度更快,均方误差更小的特点。并通过水声信道的性能仿真实验,进一步验证了该算法的优越性。5为了克服单级均衡器只能对信道畸变进行一次补偿的固有缺陷,提出了基于二次逆方函数Tsallis熵的级联多模盲均衡算法(TCMMA)。该算法的优点在于二次补偿信道畸变,提高水声信道的均衡性能。并通过水声信道的性能仿真实验,进一步验证了该算法的优越性。6针对高阶QAM信号的幅度失真和相位失真,提出基于高斯窗函数信息熵的小波多模盲均衡算法(R/T/SFDWMMA)。该算法加快了收敛速度,减小了码间干扰,有效地提高了高阶QAM信号的均衡性能。并通过水声信道的性能仿真实验,进一步验证了该算法的优越性。7为了克服算法DSP仿真的困难,提出了Renyi熵盲均衡算法的DSP仿真。仿真结果表明,DSP对信道均衡具有很好的实用性。图[43]表[11]参[91]