水声通信是海洋环境监测及海洋信息获取的重要信息交互手段。水声信道是水声通信走向成熟的重要障碍；部分典型的水声信道表现出时变稀疏多途扩展特性，这将会导致严重的码间干扰(ISI，Inter-Symbol Interference)，进而导致通信性能的恶化。此外，水声信道的非平稳性会导致接收的通信信号表现出非圆(NC，Non-Circular)特性。基于水声信道的稀疏特性以及接收通信信号的NC特性，本文开展了稀疏水声信道的辨识与均衡技术研究。　　在时变稀疏多途扩展信道条件下传统的自适应算法（如最小均方(LMS，Least Mean Square)算法、递归最小二乘(RLS，Recursive Least Square)算法和仿射投影算法(AP，Affine Projection)算法）存在以下问题：（1）在权值更新过程中均采用固定步长或固定遗忘因子，导致时变信道的跟踪能力较弱；（2）未考虑到信道的稀疏特性，导致收敛速度慢以及噪声加强的现象；（3）未利用接收通信信号的NC特性来提高通信系统的性能。针对以上面临的问题，本文在 LMS自适应信道辨识的框架下开展了以下研究内容：首先，提出了改进的l0-SH-LMS(Shrinkage Linear LMS based onl0-norm)算法，一方面通过引入变步长以提高算法对时变信道的跟踪能力，另一方面引入了l0范数约束项使其能充分利用信道的稀疏特性；其次，基于改进的l0-SH-LMS，采取了宽线性(Widely Linear)的处理方式提高对NC信号的二阶统计特性的利用，进而提出了一种l0-SH-WL-LMS(Shrinkage and Widely Linear LMS based onl0-norm)算法；然后，推导了l0-SH-WL-LMS算法的均值和EMSE的收敛条件；最后，对两种自适应算法进行了信道辨识与均衡仿真实验，结果表明提出的算法相比于 LMS和 l0-LMS算法而言均具有更快的收敛速度和更小的稳态MSE，同时基于提出的自适应算法的信道均衡的误码率约有一个数量级的下降。　　鉴于AP算法在收敛速度方面的优势，本文也研究了基于AP算法的自适应信道辨识技术：首先，采取了与 LMS算法相同的改进方法提出了适合时变稀疏多途扩展信道的l0-SH-AP(Shrinkage Linear AP based onl0-norm)算法和l0-SH-WL-AP(Shrinkage and Widely Linear AP based onl0-norm)算法；其次，对改进算法迭代过程中所需的求逆运算进行了 DCD(Dichotomous Coordinate Descent)处理得到了 l0-SH-DCD-AP和l0-SH-WL-DCD-AP算法，与l0-SH-AP和l0-SH-WL-AP相比，DCD处理后的算法的计算复杂度降低了一个数量级；然后，分析了 l0-SH-WL-AP算法的均值和 EMSE的收敛性能；最后，在稀疏信道条件下对改进算法的辨识与均衡性能进行了仿真实验，结果表明：改进算法的收敛性能和稳态误差性能均优于AP算法和l0-AP算法；低计算复杂度的l0-SH-DCD-AP和l0-SH-WL-DCD-AP算法与l0-SH-AP和l0-SH-WL-AP算法性能基本一致；基于改进算法的自适应均衡器的输出误码率也有明显降低。