正交频分复用技术（OFDM）具有频谱利用率高、抗信道多径效应强、信道均衡简单等优点，成为实现水声高速通信的常用技术。水声信道估计是基于OFDM的水声通信系统中的关键技术，估计的性能将直接影响系统信息传输的可靠性和准确性。水声信道是一种典型的稀疏信道。传统的信道估计技术，如LS、MMSE，在密集多径信道条件下可获得信道估计的线性最优解，但没有利用信道本身的稀疏性，应用在水声信道中估计性能和效率较差。压缩感知是一种充分利用信号稀疏性的数据采集、编解码理论，可通过少量的测量值准确地恢复出原始数据。由于水声信道固有的稀疏性，可将压缩感知的重构算法应用于水声信道估计中，通过较少的导频符号恢复出信道，大大提高频谱利用率。本文首先介绍了水声信道的物理特性及OFDM水声通信系统，分析了三种传统的信道估计方法。然后介绍了压缩感知的基本原理，包括信号的稀疏表示、测量矩阵和重构算法三部分。在此基础上，我们重点研究了频率选择性、时间频率双选择性两种信道模型，通过分析其在时延域、时延-多普勒域的稀疏性证明了水声信道估计模型符合压缩感知的理论框架，并将压缩感知的重构算法应用于信道估计中。接着我们通过仿真将基于压缩感知的估计算法与传统的信道估计算法相比较，证明了该方法在频谱利用率和估计性能上都有很大的改善。最后，我们采用实验室搭建的水声实验平台在广州市天河公园湖中进行了水下通信实验并对采集的实验数据进行分析处理，得到了在不同传输距离下的水声信道特性。接着，我们将基于压缩感知的信道估计方法和传统的信道估计方法用于实际的水声信道估计中，得出了不同信道估计方法在实际水声通信系统中的性能。由于我们的实验平台中换能器发射功率较低限制了信号的传输距离，短距离水声信道多径密集且能量集中，等效信道的稀疏性并不强，因此基于压缩感知估计算法的实验结果并不理想，这也是我们下一步研究中需要提高改善的方向。