21世纪是海洋世纪。近年来,人类对海洋世界的探索不断深入。出于军事、商业、科考、环保等各个方面的目的,越来越多的高科技设备和平台被布放到水下,例如:无人潜航器(AUV)、深海潜水器、海洋观测网等等。由于水下设备通常是依靠电池组供电,能耗问题对其至关重要。针对水下设备在采用水声通信进行信息发送时的能耗问题,本文利用自适应调制编码技术(AMC)开展优化研究。本文研究在一定误码率要求下,利用自适应调制编码技术实现基于正交频分复用(OFDM)技术的水声通信系统的发送能耗优化,主要研究工作如下:1、测量典型水声通信调制解调器在采用不同发射功率发送不同长度信息字节时的发送能耗。将水声调制解调器的发送功耗按照不同发射功率级别进行分类,分别为不随发射功率大小改变的固定功耗部分和随发射功率大小改变的可变功耗部分。针对可变功耗部分,在多个发射功率点进行测量,并利用测量结果进行发送能耗的数学建模。2、针对水声信道条件的复杂性带来的输入信噪比(ISNR)无法准确指导解码性能的问题,利用已知典型水声通信系统和信道设定简化问题。推导在特定条件下(典型信道估计模块、典型多径分布情况、典型多普勒频偏、以及特定输入信噪比)的等效信噪比(ESNR)、导频信噪比(PSNR)的取值分布情况,并用其来准确指导解码性能。针对解出的ESNR与PSNR闭式解,通过仿真实验与实场数据解码验证建模与求解的正确性。3、综合以上研究工作,在给定任意发送信息字节数、任意噪声级别的条件下、在具体实验距离和水声信道条件下,建模采用各个调制编码工作组合所需要的发送能耗。利用建模结果进行优化求解,得到满足系统可靠性要求的条件下,不同噪声级别下任意发送信息字节数所需要的最优能耗以及对应的最优调制编码工作组合。4、基于优化规则,分别针对固定多径信道与随机时变信道的能耗优化问题进行建模与解决,并利用实际测量信道数据展开了仿真实验。1)研究了在缓慢变化信道中,针对不同的噪声级别及发送字节数,建立能耗优化问题模型并采用支持向量机(SVM)算法加以解决,得到的优化结果与直接建模结果一致。2)研究了随机变化信道中,基于强化学习的能耗优化问题解决。采用Q学习的方法,在保证通信可靠性的条件下,达到了优化能耗的效果。综上,论文针对典型OFDM水声通信系统,研究了发送能耗优化的自适应水声通信技术,包括基于LDPC码的调制编码模式构建、系统发送能耗的建模与求解、系统信噪比指标与系统参数(导频数量、信道主径数量、子载波间干扰(ICI)、信道总能量和ISNR)之间关系的建模与求解以及能耗优化问题的建模与求解。基于以上模型,分别针对固定信道与快速时变信道,研究了基于SVM与Q学习的能耗优化问题解决方案,完成了系统自适应发送能耗优化。