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针对无线体域网（WBAN）节点电池能量有限和不易更换电源的问题，提出一种基于稀释表示分类算法的节点休眠策略（NSS-SRC）。当WBAN节点采集的人体生理信号处于正常范围时，采用稀疏表示理论对测试样本信号进行识别，根据识别结果滤除不需要传送的正常信号，将WBAN节点转换为休眠状态，并延长节点休眠时间，从而减少节点数据传输量。通过NS2软件对节点延时和能耗进行仿真分析，结果表明，在生理信号通常处于稳定范围的WBAN中，与传统TDMA，BCMAC相比，NSS-SRC策略能有效降低能耗和延时。