人类对海洋资源的探测和开发等活动日益增多，为了满足复杂多样化的水声通信需求，高速稳定的水下无线通信方法逐渐成为水声通信领域的一大研究趋势。目前国内外关于水声高速通信的研究主要以正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing , OFDM)技术为主，其在第四代无线通信系统(4G)的成功应用说明了该通信体制的优势。相比于传统的单载波通信方式，OFDM技术在一定程度上实现了水下的高速通信，常被用于水下的中近程高速通信。然而传统OFDM技术在水声通信应用中仍存在频谱泄露、载波间以及符号间干扰等问题。本文针对上述传统OFDM水声通信系统存在问题，对多载波水声通信中调制方法和鲁棒接收技术进行了研究，提出了一系列改善方法。
　　本文针对传统OFDM由于水声信道多径效应导致的载波间干扰和符号间干扰问题，设计利用具有良好双正交性的小波包函数代替复指数函数实现多载波调制。小波包函数在时域的平移正交性可以抑制水声通信中的符号间干扰问题，利用小波包函数间的正交性有效抑制载波间干扰问题。针对OFDM由于频谱泄露导致的频谱利用率不高的问题，同时考虑水声通信环境频谱资源短缺的状况，在多载波调制时增加一维表示子载波状态的索引维度，将信号经过数字调制和索引调制映射到“幅度-相位-索引”平面，通过提高信号调制效率的方式提升系统频谱利用率。
　　论文前半部分主要通过改进系统调制方法提升系统抗干扰性能和频谱利用率。论文后半部分主要研究相应的接收端信道均衡和信号处理优化方法。将深度学习的思想与传统信道均衡方法相结合，实现基于深度学习方法的均衡补偿与信号检测方法，将均衡处理后的信号经过一个全连接的神经网络模型对接收信号进行补偿，有效提高系统的鲁棒性。
　　最后利用实测水声信道响应，仿真验证了所提调制方法和接收端信号检测方法的有效性。