无线体域网是一种融合了传感器、无线通信、信息处理、计算机等技术的新兴技术领域，为信息传输提供了一种更为便捷的方式，并以其便携式的优点在健康监护中发挥着难以替代的作用，有着巨大的应用前景和商业价值。无线体域网涉及较多的生理数据和医疗数据等个人隐私，对安全性有严格的要求。身份认证作为信息安全的第一道屏障，对保护隐私信息具有重要作用。本文介绍了无线体域网通信协议IEEE802.15.6的安全技术，在此基础上分析了IEEE802.15.6身份认证技术的不足。考虑到无线体域网中的节点均可采集生理信号，而利用生理信息可以实现高安全性的身份认证。本文以典型的生理信号——心电信号作为研究对象，提出一种稳定的R波峰检测方法，并以R波峰检测为基础提出一种基于隐条件随机场的心电信号身份认证方法。（一）结合身份认证的具体需求提出一种基于差分阈值的心电信号稳定R波峰值检测方法。利用心电信号的R波具有变化快、高度大的特点，根据样本信号计算差分阈值和段阈值，以差分阈值和段阈值为参考确定具有大变化率和大高度的数据段，采取一定的抗干扰措施后得到稳定的R波峰值。实验结果表明，该方法对各种心电信号的R波峰值检测的准确率均较高，在心电信号受到的干扰较强时检测准确率亦可达96.8%，对出现较大异常的R波也能予以正确排除。（二）提出一种基于隐条件随机场的心电信号身份认证方法。通过对心电信号的单心拍波形分析发现T波的稳定性差，因而对T波进行了权值化处理，提取心电信号的阈值化相关系数和绝对值距离作为特征，改善了特征的稳定性和区分度，利用隐条件随机场建立模型实现身份认证。实验结果表明，该方法在各种测试下认证准确率均在95%以上，认证精度总体较高；对特征改进处理后认证准确率达到了99.94%，有效提高了身份认证的准确率；大幅减小训练样本数时，方法仍然保持了较高的认证精度。