随着海洋强国建设的不断推进,水声通信的应用范围也得到了扩展。传统低速率传输的水声通信技术已难以满足信息需要实时处理的领域,实现高速率的水声通信传输技术变得非常重要。超奈奎斯特（Faster Than Nyquist,FTN）技术可以打破奈奎斯特准则,使系统获得更高的传输速率,但会引入额外的码间串扰（Inter Symbol Interference,ISI）,再加上水声信道的强时变多径效应,会导致在接收端处存在着更加严重的ISI。均衡技术可有效消除ISI,其中,水声通信中最常用的均衡技术为Turbo均衡,通常可分为基于信道估计的Turbo均衡和基于直接自适应的Turbo均衡。后者无需进行信道估计,因此复杂度相对较低且对时变信道不敏感。传统接收机的均衡算法大多采用最小均方误差（Minimum-Mean-Square-Error,MMSE）准则,以均方误差作为性能的衡量指标,但是误码率（Symbol-Error-Rate,SER）才是通信系统性能的直接衡量指标。大量的仿真和理论分析表明,即使通信系统达到了MMSE,也未必达到最小误码率（Least-Symbol-Error-rate,LSER）,而基于LSER准则设计的均衡算法,能更好地提升接收机性能。本文对基于LSER准则下的自适应Turbo均衡算法展开研究和分析,期望有效地消除水声FTN系统中严重的ISI。主要工作概述如下:首先对水声通信技术、FTN技术和水声信道均衡技术进行了综述,并分析了水声信道的特性和FTN传输理论。其次介绍了传统均衡算法,并进行了线性结构与判决反馈结构下自适应LSER均衡算法的推导。在这个基础上,将LSER均衡算法与Turbo均衡相结合,并分别将先验软符号和后验软符号应用到LSER自适应Turbo均衡算法中。通过在瑞利衰落多径信道下进行仿真分析,结果表明,这两种算法具有良好的误码率性能。考虑到实际水声通信的随机性与复杂性更高,本文在第四章采用空间分集接收技术,并将后验软符号内层迭代应用到LSER自适应Turbo均衡算法中。通过在瑞利衰落多径信道下进行仿真分析以及对千岛湖水声实验数据的处理,结果表明,该算法可以在快速时变、强多径干扰的水声FTN系统中进行可靠通信,因此具有一定的实际价值。