在无线通信过程中,多径效应和多普勒效应会使接收信号产生严重畸变。采用多传感器接收可以利用不同位置获得不同接收质量的信号,通过数据融合手段提高接收信号质量,相比单传感器接收能够提高信噪比、降低信道衰落的影响。水声通信作为一种应用于水下的无线通信,对于海洋开发和国防建设具有重要意义。水声信道具有时延多普勒双扩展性、时频域稀疏性、声速分层特性等,因此水声通信面临巨大的挑战。本文从信号接收形式、信道特性、信源特性入手,研究了多传感器接收背景下,通信信号的调制识别、水声信道的盲均衡以及水声信道的多普勒估计问题。本文的主要工作和研究成果概括如下:首先,为了提高通信信号调制识别性能,基于多传感器接收系统模型,提出一种基于特征向量的最大似然调制识别算法。选取识别特征并用高斯分布来近似识别特征的分布,通过仿真计算给出识别特征在不同信噪比不同调制类型下的均值和方差先验信息,构造识别特征向量和基于识别特征向量的似然函数,进行最大似然调制识别。仿真实验结果表明,所提算法能够直接处理频带过采样信号,有效提高了低信噪比下的识别性能,实用性更强。其次,为了提高水声信道盲均衡算法对快时变水声信道的跟踪性能,提出一种改进的水声稀疏时变SIMO信道盲均衡算法。采用CE-BEM模型描述时延多普勒双扩展的水声信道,利用信道的稀疏特性和发送信号的常模特性,设计SIMO结构的盲均衡器。首先采用l₀-范数约束的比例系数归一化最小均方误差常模算法对等效信道矩阵的稀疏时不变部分进行均衡,然后采用基频率估计算法估计基频率并对多普勒频移进行补偿,最后对恢复信号中存在的相偏进行估计补偿。仿真实验结果表明,所提算法提高了均衡器的收敛速度,降低了剩余码间干扰,基于Bellhop模型的仿真实验验证了所提算法的有效性。给出了“水声多途时变非线性信道畸变补偿处理平台”的设计实现方案。最后,为了提高时变多径信道非一致多普勒扩展估计性能,提出一种基于压缩感知的非一致多普勒估计算法。利用水声信道的时频域稀疏特性,通过理论推导将非一致多普勒扩展估计问题等效为稀疏重构问题,考虑到水声信道的时变特性,选用复杂度低稳定性高的SP算法进行求解。仿真实验结果表明,所提算法能够直接处理频带过采样信号,精确估计各路径差异较大的非一致多普勒扩展,且对信号采样时间要求较低,抗噪性能好,基于TV-APM模型的实验结果表明所提算法在不存在海面风浪的情况下估计性能较好。