我国是世界上老年人人口最多的国家,老年人数量占总人口数比重大,人口增长速度快,老龄化的发展伴随着高龄化的现象产生,老年人“未富先老”以及老年人空巢现象严重,由此现象带来的老年人生病伤害、碰撞伤害、摔倒伤害问题不容忽视。人口老龄化与高龄化严重影响着我国的养老和医疗体制。国内医疗资源城乡差异大,资源供不应求,设施操作专业度高,发展和维护成本高。无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)作为一种新型的信息获取技术,具有便携、易于部署、可以扩展、可以重新配置、自组织性等特点,在医护领域发挥着重要作用,对老年人的健康监测,活动、运动监测,药物用量和饮食监测做出了贡献。本文主要研究无线感知网络中老年人活动感知技术以及感知节点低功耗技术,所做的研究工作主要包括以下几个方面:(1)通过对无线感知网络的研究,针对感知节点功耗问题,在对感知节点硬件低功耗技术和软件低功耗技术研究的基础上,设计了终端节点的低功耗方案。(2)本文建立了老年人活动模型,依次从老年人活动数据采集、数据去噪技术、数据融合算法来对老年人活动数据感知技术进行研究。首先进行数据采集,其次本文将Kalman Filter和自回归模型相结合,进行了去噪算法分析与优化。同时,本文引入了滑动窗口思想和贝叶斯网络分类器,对老年人跌倒数据和日常活动数据进行了对比分析,有效的提高了跌倒的识别率与精确率。(3)通过对感知节点低功耗以及老年人活动数据感知技术的研究,针对目前独居老年人摔倒后无法第一时间自主救助的问题,采用终端节点低功耗方案,设计并实现了基于无线感知网络的老年人跌倒检测系统。该系统采用传感器数据感知技术、ZigBee无线通信技术,在终端节点采集老年人日常行为活动的三轴加速度和角速度数据,数据通过ZigBee网络传送给上位机。在上位机经过数据预处理、特征提取、数据分类之后,能够区分老年人日常活动,对异常数据做出报警处理。本文的研究成果可为无线感知网络技术在老年人跌倒检测系统中的应用提供良好的理论基础。通过对这一领域的深入研究,优化了数据预处理阶段的数据去噪算法,提高了正确检测跌倒的比率,对提高老年人医疗效率和健康护理做出实际贡献,具有很高的研究和实用价值。