在较低信噪比条件下的水声信道中进行高速率的有效数据传输目前仍然面临巨大的挑战，这主要是缘于水声信道的双扩展特性：长的多途扩展和大的多普勒扩展。由Turbo码衍生的各种迭代算法构成了迭代接收机算法的基本框架，在通信信号处理中得到了广泛的应用。论文针对水声信道的多途效应带来的严重的符号间干扰(ISI)的问题，研究了迭代接收机算法在水声通信中的应用。论文主要关注的是Turbo均衡(迭代均衡)算法在水声通信中的应用，重点研究了软输入软输出双向判决反馈均衡算法，该算法能够有效降低传统的判决反馈均衡算法中存在的误差传递效应，而正是这一效应使得在以往的基于判决反馈的Turbo均衡的算法性能差于基于线性均衡的Turbo均衡算法；理论仿真研究表明软输入软输出双向判决反馈均衡算法能够在极其严重的ISI信道中取得接近基于最大后验概率(MAP)的Turbo均衡算法的性能。论文将该算法扩展至多级调制方式，并且通过计算机仿真和水池试验验证了算法在水声信道均衡中的有效性。此外，低复杂度的软输入软输出双向判决反馈均衡算法在性能和算法复杂度上取得了较好的折衷，计算机仿真和水池试验均验证了其可以在随滤波器长度线性增长的计算复杂度下取得近似较高复杂度的软输入软输出算法的性能。论文通过理论分析和计算机仿真研究了调制方式对软输入软输出双向判决反馈均衡算法性能的影响，并结合水声信道水池试验给出了水声信道下算法的性能分析；论文还介绍了基于外信息交换图(EXIT)的迭代算法收敛性分析方法，通过计算机仿真分析了几种Turbo均衡算法的收敛性。论文研究的Turbo均衡算法是基于信道估计的，为此论文还研究了稀疏信道估计技术，将基于正则化的凸RLS算法应用于稀疏水声信道的估计中。计算机仿真和水池试验表明该算法在稀疏信道中的具有较明显优势，即便在非稀疏信道中，其性能也不会差于常规的RLS算法。