体域网由附着在人体体表、体内或周边环境的若干传感器节点组成,能够实时采集人体各项生理指标数据,并进行分析计算和传输。在医疗、体育赛场等场景中,每个使用者及周边的传感器节点构成一个体域网,多个使用者则构成一个更大规模的体域网。为使体域网内各节点间通信有效进行,应研究体域网的信道分配协议,主要涉及通信效率、通信公平性、功率控制等问题。此外,动作识别技术在医疗和体育领域也有广泛应用,微机电系统的发展提高了采用体域网进行动作识别的精度,降低了对环境的要求。以体域网为研究对象,针对节点信道分配协议的效率问题、公平性问题、功耗问题进行深入研究,同时采用微机电系统设计了基于体域网的姿态识别方法,主要工作如下：针对多信道环境中节点通信的信道分配效率问题,将博弈论引入信道分配算法中,提出了基于完全且完美信息动态博弈的信道分配算法。假定各节点均为理性并且贪婪,在节点选择信道时,采用逆向归纳方法得出全部其他节点的选择策略,以此为基础计算得到当前节点自身的优化选择策略,最终实现网络中信道的高效动态分配,提高了网络吞吐率,降低了丢包率和传输时延。针对节点获取信道资源的公平性问题,设计了基于信道占用率的自适应公平性算法。根据节点对通信历史及当前信道占用率与理想信道占用率之间的关系,将通信情况分为四种类别,再结合当前网络负载情况,动态设置竞争窗口值。该算法在改善吞吐率指标的同时,显著提高了节点信道分配公平性,避免了饥饿节点出现,在各种负载条件下表现良好。针对体域网节点发送信息的功耗问题,提出一种基于功率控制的媒体访问控制(MAC, Media Access Control)层信道分配算法,将不同功率值分配到不同信道,通信节点对根据距离选择数据包发送功率,进而选择该功率对应的信道。该方法有效降低了冲突域范围,减少了非对称连接造成的通信冲突,提高了网络总吞吐率。同时,该方法也降低了网络能耗,减小了节点发热,避免使人体受到灼伤。针对体域网中的姿态识别问题,设计了姿态识别节点,采用自适应扩展卡尔曼滤波方法进行姿态识别,利用节点的加速度计和电子罗盘数据对陀螺仪输出角速度进行补偿,对状态变量进行迭代计算,减少了系统误差影响。实验表明该方法提高了姿态识别的有效性。