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目的：以体域网(Body Sensor Networks,简称BSN)技术为载体,结合无线传感器网络的合理安置,研究人体生理指标的无创连续监测技术,试图提出一种适用于特殊人群(如慢性病人、残疾人和老年人)护理的生理状态监测解决方案.方法：利用无线传感器网络节点(RFD)采集人体生理指标(心电、血压、脉搏、血氧、体温等),发至传感器中心节点(NC),NC负责实现对RFD的控制,并收集各个传感器节点发送的原始数据,监护基站(MBS)对数据进行必要的数字处理、存储和汇聚后,将数据发至远程专家系统或医疗服务机构.1)RFD的设计.通过附着在人身上的生物传感器采集人体各项生理指标,将其转化为电信号,送到外围电路进行简单信号调理和放大.RFD包含数据采集模块(传感器、A/D转换器)、简单数据处理模块、数据无线传输模块和电源模块四部分.RFD要求便于佩戴,尽可能做到微型化和低功耗.2)NC的设计.NC负责无线传感器网络的组建和维护,主要由与RFD节点相同的射频收发模块、中央处理单元和通信模块组成.由于NC为中心节点,数据流量大,为减轻其负担和降低功耗,在NC节点中不附带液晶和存储模块,数据的处理交由监护基站完成.NC和各个RFD的组网采用基于ZigBee/IEEE802.15.4协议的无线传感器网络,实现数据的采集、汇聚、转发、处理到信息反馈的过程.3)系统软件设计.软件部分主要分为RFD、NC和远程专家系统三部分.RFD端采用汇编和C语言编程,采集信息通过网内聚合分析处理,并对数据进行一定的压缩,发送给NC节点,NC解压缩后对数据进行一定的处理.远程专家系统实现数据的远程集中、状态监护、数据存储分析和早期诊断与回放、打印功能,同时结合地理信息系统GIS实现对移动用户的地理位置跟踪、定位、显示.系统采用Microsoft Visual C++6.0工具开发,数据库采用Microsoft SQL Server 2000.结果：实验设计一个NC节点和10个RFD节点,进行心音信号的采集测试.NC通过RS232串口将数据发送至基站,监护基站将数据显示在LCD显示屏上,同时将数据上传至远程专家系统,进行数字滤波后,以波形曲线方式显示出来.实验表明,系统实现了现场模拟电压信号的采集、无线传输以及模拟信号还原,误差不大于0.2％,满足了设计要求.但是在数据量加大,传输速率为1 MHz时,偶尔会出现数据丢失现象.结论：本研究针对特殊人群建立了一个基于无线传感器网络的人体生理指标动态监测系统,系统具有较好的灵活性、可扩展性和鲁棒性,对于构建数字化社区医疗保健监测网具有一定的应用价值.