本发明提供一种基于广义近似消息传递‑稀疏贝叶斯学习的稀疏水声信道估计方法，本发明属于水声信号处理领域。涉及一种将广义近似消息传递(GAMP)与稀疏贝叶斯学习(SBL)相结合的信道估计方法。(1)输入频域基带接收信号、字典矩阵、迭代终止条件，以及相关参数初值；(2)在SBL的框架下利用GAMP计算信道冲激响应；(3)更新噪声方差以及信道超参数；(4)判决迭代终止条件，若满足则输出信道估计结果。本发明的优点在于：在SBL的框架下利用近似消息传递的方式计算水声信道冲激响应，在基本没有性能损失的条件下，降低了SBL的计算复杂度，缩短了算法的运行时间。