当今世界,存在不少病、伤、残者需要通过运动训练进行康复治疗,运动参量的量化监控和运动干预对他们的康复治疗非常重要。然而,我国现阶段康复医师人数少、康复费用高使得很多肢体残疾人无法获得康复治疗。由于社会结构的变革,人口老龄化成为世界各国不得不面对的问题。由于生理功能的逐渐退化,老年人运动能力下降,跌倒发生率变高。跌倒除了导致老年人死亡外,还带来大量残疾,并且影响老年人的身心健康。随着人口老龄化的加剧,若不采取有效的措施,因老年人跌倒造成的医疗负担将越来越重。人体传感器网络(Body Sensor Network,BSN)作为无线传感器网络的一个分支和物联网的重要组成部分,集生物医学工程技术和无线传感器网络于一体,具有精度高、监测范围小、微型化、低功耗、操作简单及使用安全等特点,可以实时地对人体进行生理信息和运动信息的监测,为测试者提供许多重要的量化信息,进而实现对某些常见慢性疾病的早期监测、早期预防和早期干预,可广泛应用于生物医学、体育训练、日常活动监测等领域。此外,人体传感器网络也是家庭健康护理的一种实现形式,为远程医疗和家庭健康护理提供了一个崭新的思路。基于上述研究背景,本研究以实现基于人体传感器网络的人体运动监护系统为目标,以低成本、低功耗、高度模块化、高可靠性、高精度、穿戴方便等特点为设计指导原则,开发了一套基于九轴无线传感器平台的人体运动监护系统,初步达到了实时运动监护的目的。本文所做的主要工作如下：1)构建了基于九轴无线传感器平台的人体运动监护系统,包括硬件、嵌入式软件和上位机软件。系统包含三轴加速度、三轴磁力计、三轴陀螺仪、nRF905无线收发器、MSP430F2418微控制器等模块,可实时连续提供九自由度运动数据。2)设计正常人行走实验,将Xsesns的MTx姿态追踪器输出作为参考信号,以行走的加速度信号为例分析比较了运动传感器常用数据滤波方法：中值滤波、低通滤波、小波包变换和卡尔曼滤波,初步的结果显示：卡尔曼滤波器在实时性、延时性和去噪性能方面均有较好表现,在低速运动状态下卡尔曼滤波器最适合本硬件平台。3)分别采用加速度、磁力计组合和陀螺仪信号积分两种方法进行实时姿态角求取,设计两个简单实验对两种方法做了误差分析,并利用实时姿态角计算方法进行了人体骨骼运动与行走的尝试,初步实现了实时运动监护的目标。在进行行走尝试时,采用了双钟摆模型利用相邻时刻下肢在前进方向分量的变化求行走位移,取得了一定的效果。基于以上研究成果,论文最后对全文进行总结,并对下一步的研究工作进行了展望。