由于超宽带具有非常强的多径分辨能力,因此被广泛应用在短距离定位技术领域,比较常见的是室内环境下的超宽带定位。但是由于超宽带信号具有十分宽的带宽,按照传统的奈奎斯特采样定律就会对系统接收节点的ADC(Analog-to-Digital Converter)模块有着极高的采样速率要求,造成接收节点ADC模块设计成本增加,增加硬件设计难度。压缩感知(Compressed Sensing,CS)技术为解决超宽带接收端采样速率过高的难题提供解决方案,为了解决超宽带定位接收机采样速率过高的问题,本文研究基于压缩感知的超宽带定位技术。主要工作如下:首先,为了解决超宽带定位系统的高采样速率问题,设计出基于压缩感知的超宽带定位系统模型,将超宽带定位分成两个步骤:第一步:使用压缩感知技术低速率的估计包含目标信号时延信息的冲激响应;第二步:利用TOA估计算法从冲激响应中提取目标信号的TOA信息。然后,提出基于压缩采样匹配追踪(CoSaMP)重构的UWB TOA定位算法,采用CoSaMP完成冲激响应估计步骤,在TOA估计环节,通过设置门限来进行目标径的提取,在基于能量最大值均值比门限TOA估计算法(AMMR-TOA)算法基础上提出一种改进的基于能量最大值均值比门限估计算法GAMMR-TOA,新算法在设置门限时同时考虑了最强径与最弱径的影响,使得能量最大值均值比更充分的体现信道特征和信噪比,得到更精确的TOA信息。对基于压缩采样匹配追踪(CoSaMP)重构的UWB TOA定位算法进行仿真分析,验证算法的定位性能。最后,为了解决基于压缩感知的超宽带定位中冲激响应估计环节传统贪婪算法对冲激响应估计精度不足、实际信道中接收机接收到的多径信号稀疏度未知等问题,本文提出一种改进的高精度压缩感知UWB定位算法(HSRMP-GAMMR-TOA),该算法可以在未知稀疏度的实际情况下进行冲激响应重构;在挑选最优原子步骤中,使用广义Dice准则代替以往重构算法使用的內积法,使得选择原子步骤更严谨,可以更精确地完成冲激响应估计。仿真结果表明本算法可以取得更好的定位效果。