近年来,为了在医疗康健、运动训练等场合提供数字化有效的指导,基于体域网可穿戴传感器的人体动作监测受到人们的青睐。目前体域网内的通信主要采用无线射频通信技术,然而这些通信方式容易产生多径效应,且易产生多个体域网间的干扰,产生安全性低、网络吞吐量差、功耗大等问题,而解决其问题的方向主要还停留在通过算法来提高网络质量。由于人体通信(Human Body Communication,HBC)技术是利用人体作为通信信道,而且相对于射频的频率较低,从而不会在空气中传播,因此将其引入到人体动作捕捉系统,可以克服传统射频通信方式的不足,提高网络整体的性能。本文研究人体通信在基于惯性传感器的姿态监测体域网中的应用,并从以下几个方面对整体系统的可行性与性能展开研究:首先,对惯性传感器AHRS平台进行介绍,同时对不同的数据处理算法进行分析与选择,获取该算法下单节点传感器的数据处理时间和数据输出格式,为后续人体通信的数据传输速率和系统采样率的运算做参考。其次,对人体信道的衰减特性展开研究,根据要传输的数据量和姿态更新周期来设计人体通信收发器的参数,实现传感器模块间的通信,并测试收发器在人体信道的误码率,以及研究影响系统误码率的因素,为后面讨论体域网的网络性提供前提条件。再者,分析人体动作监测的需求,讨论体域网的拓扑结构和信道接入机制,建立其在HBC信道下的最大网络吞吐量模型,结合前面两章研究所得到数据传输速率、信道误码率等指标来计算其最大网络吞吐量,以此来验证HBC在人体动作监测系统中的可行性。最后,构建三节点的动作监测系统,在人体信道下分别以传输速率和采样率为变量展开实验,同时设计上位机监测软件,通过监测软件的数据显示与3D重构的刷新率来评估系统的吞吐量性能。研究表明,本文所设计的基于OOK调制的人体通信收发器的误码率小于10-5,身体的运动状态对系统误码率影响很小。在基于PCF的MAC协议的传感器网络系统在HBC信道下,可以为三节点的人体姿态监测网络提供最高66Hz的上位机刷新率。该结果为HBC在多节点惯性传感器的人体动作监测系统的应用中提供了可靠性的依据。