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21世纪无线通信事业的飞速发展，给人们的生活带来了巨大的便捷，然而无线通信的发展已经不局限于长距离的信号传输了，由于在医疗、娱乐、军事等方面的越来越多的需求和应用，近距离通信逐渐受到广泛的关注。因此人体局域网(Body Area Network)的研究逐步提上了日程。 论文研究了基于测量的人体局域网的信道衰落特征。通过测量手段获得实际的数据，从实测数据中提取出大尺度衰落信号和小尺度衰落信号，再分别对大尺度衰落和小尺度衰落进行分布的拟合、假设与检验，使得对大尺度衰落信号和小尺度衰落信号所服从的分布类型有一个新的认识:RLMN（RMLN，Rician分布的M次方乘以Lognormal分布的N次方）信道模型更能说明实测的传播信号的衰落状况。论文以实测数据来验证RLMN信道衰落理论模型为主题，结合了MATLAB仿真方法，对实测信号衰落的统计特性展开讨论: 首先，论文对于已经提出的单状态信道衰落模型和多状态信道衰落模型进行了理论的推导和分析，为了能够更好地说明信道衰落特征，在仔细研究已有模型的基础上，云南大学移动通信实验室提出了RLMN信道模型，论文从模型的建立理论到模型公式的推导以及仿真都做了详细的介绍，分别从RM模型、LN模型、RLMN模型三个过程入手，对理论推导和仿真结果做了比较，证明了RLMN信道模型理论推导的正确性。根据M、N的不同取值，得到RLMN信道模型可以描述所有的阴影和散射环境。 其次，根据RLMN信道模型，结合论文实测所获得的6组不同测量状态下的数据，分别得到不同测量状态下的原始衰落信号、提取出的大尺度衰落信号和小尺度衰落信号，并且对大尺度和小尺度衰落信号所可能服从的分布类型进行预测。与此同时，分别得到不同的信号传播状态下散射因子M和阴影因子N的不同取值，以及不同的M、N因子所对应的实测数据。对取不同M值和N值的信号数据做仿真分析，经过分布的拟合，假设和K-S检验，得到检测的数据在服从RM分布、LN分布时M、N的最佳取值，同时用最大似然估计法获得了与这些分布相应的均值、方差、K因子。 最后，为了更直观的表示出测试所得的大尺度衰落数据服从LN模型的分布、小尺度衰落数据服从RM模型的分布、测试的原始数据服从RLMN模型的分布，论文又得到了测试数据、仿真的经典分布和仿真的RLMN模型的PDF(ProbabilityDensity Function)、CDF(Cumulative Distribution Function)比较图像。得到实测数据与新的RLMN模型更加吻合，而与经典的Rician模型、Lognormal模型有一定差异，从而验证了RLMN信道模型能更加准确的描述实际传播信号的实时衰落情况，表明RLMN模型的正确性与实用性。