随着无线传感器网络技术的迅猛发展,其关键技术逐渐渗透进入到新一代的生物医学感知应用领域。无线通信网技术、生物和生理传感器、数字化医疗技术、计算机科学以及低功耗集成电路技术的快速成长,使得无线传感器网络呈现出多元化的趋势。这种无线传感器网络会随着不同的需求适用于各种应用领域。例如,人体生理状态的远程健康监护、农业植物生长状态的管理、森林火灾的监测等。但是,由于医疗健康监护领域的特殊性使其对无线通信中的传输延时、服务质量以及功率损耗等有着一定的要求,特别是对于长时间不间断监护更是如此。本课题就是围绕无线传感器网络中的一个重要分支方向,体征监测系统,即无线人体局域网而展开,它作为一个交叉学科综合领域,是医疗健康监护系统的革命性工程。它通过无线通信技术将实时更新的生物医学数据和持续、动态的健康监护紧密地结合在一起。多智能生物医学传感器可集成到一个可穿戴的体征监测系统中,该系统可用于患者病情的预防、诊断以及及时护理。本文基于生物医学信号的体征监测系统高效能问题,提出了一种新的压缩感知重构算法,较好地平衡了观测个数和重构精度,并对其重构精度、功耗性能进行了测试与评估,结果表明该恢复算法可以大幅度减小采样率,从而有效地降低处理、传输、存储生物医学数据所带来的功耗。针对异构体征信息的特点,本文还设计了可对多种生理信息进行实时采集与处理的无线体征监测系统,并针对此类系统提出了基于体征状态机的低功耗调度方法,有效减少多生理传感器的不必要运行和无线传输的数据量,从而延长整个监测系统的工作寿命。