IR-UWB技术是一种优秀的无线通信技术，它有许多技术上的优势。但传统的IR-UWB通信系统面临的主要问题是高速采样单元硬件实现的成本高，功耗大，严重阻碍了IR-UWB技术的实用化进程。近年来，新兴的压缩感知理论能够很好的解决上述问题，因而引起了广泛的关注。本文充分利用IR-UWB信号和多径信道具有的稀疏特点，在已有研究基础上，深入研究了基于压缩感知理论的IR-UWB通信性能。文中首先介绍了IR-UWB和压缩感知的基本原理，然后论证了将压缩感知理论应用于IR-UWB系统的可行性，在此基础上提出了基于压缩感知理论的IR-UWB系统架构。接着在此架构基础上，研究了数据流式和猝发式IR-UWB通信的压缩感知接收性能。对于数据流式IR-UWB通信，为了实现该通信方式下的高速数据传输，先设计了一种新的信令方案，接着结合新的信令方案，提出基于反馈架构的信道估计和信号解调算法。通过仿真比较，在相同的重构相对误差下，其性能与普通的压缩感知信道估计相比，提升了3~5dB。同时，随着信噪比的增加，基于反馈架构的信号解调算法的性能逐渐逼近全采样率数字相关接收机，解决了普通的压缩感知信号解调算法性能与全采样率数字相关接收机性能相差很大的问题。在此基础上，提出了基于反馈架构的子空间压缩测量接收机，从而使基于压缩感知理论的IR-UWB接收机的性能获得了很大的提升。对于猝发式IR-UWB通信的压缩感知接收，通过分析，首先将其归结为压缩感知框架下的盲解卷积问题，然后建立求解这个问题的模型，即脉冲流模型，应用这个模型设计出适用于猝发式IR-UWB通信的信令方案。接着，通过对这一问题已有算法的研究，发现其计算复杂度非常高，为了降低计算复杂度，同时获得相似的性能，提出了相应的改进算法，并通过仿真验证了改进算法的正确性，并通过与其它几种用于解决盲解卷积问题的算法进行性能比较，证明了改进算法的有效性。