超宽带（Ultra-wideband，UWB）技术与压缩传感（Compressive Sensing，CS）理论是当今热门的研究领域。UWB技术优点明显，但由于UWB信号的频谱超宽，使其面临着采样率过高时难以采样的问题。本文把CS理论运用到UWB通信系统中，来解决UWB信号的采样瓶颈，实现UWB信号的低速采样与重构。针对脉冲超宽带（impulse radio UWB，IR-UWB）信号在采样率过高时难以采样的问题，提出了一种基于压缩传感的脉冲超宽带接收机（CS接收机），实现了信号的低速采样，并且利用正则化正交匹配追踪（ROMP）算法进行了信号重构。在CM2信道下，通过仿真实验比较了CS接收机与传输参考接收机、RAKE接收机的误码率、采样率性能。仿真结果表明，在采样率仅为奈奎斯特速率10%的情况下，CS接收机利用ROMP算法能精确地重构IR-UWB信号。针对并行分段式压缩传感（Parallel Segmented Compressive Sensing，PSCS）在多带正交频分复用超宽带（MB-OFDM-UWB）系统中无法准确重构UWB信号的问题，提出了改进的并行分段式压缩传感（Modified PSCS，MPSCS）。在多带正交频分复用超宽带系统中，利用MPSCS中基于正交匹配追踪（OMP）的重构算法进行了压缩采样与信号重构。在CM1信道下，通过仿真实验比较了MPSCS和PSCS、奈奎斯特方法的误码率、采样率性能。仿真结果显示，MPSCS在误码率、采样率方面有很大优势，而且在采样率仅为奈奎斯特速率6.06%的情况下，MPSCS能精确重构UWB信号。