无线传感器网络是近几年新兴的一种短距离无线通信方式,它的特点是节点众多,但是出于成本和能量的考虑,节点资源往往极其有限。因此,单个无线传感器网络节点很难独立完成实时性要求较高的复杂运算。为了充分组织和利用整个网络的资源,将分布式计算的思想引入无线传感器网络中,对计算任务进行合理部署必将成为无线传感器网络新的发展方向。本论文以可穿戴生理信号监护系统——智能服装为背景,首先介绍了智能服装信息融合的计算平台,即无线生理传感器网络;然后论述了分布式计算的基本理论,并结合智能服装的特点论述了面向智能服装的分布式计算模型;之后,本文介绍了并行计算任务调度优化理论,并提出适于智能服装特点的任务调度优化算法——基于模拟退火和遗传算法的任务调度算法;然后,本文给出了将分布式并行计算算法应用于智能服装的实时疾病诊断的实施和优化方法;最后对本课题的研究现状做了总结,并结合现状提出下一步研究方向。本论文通过合理部署智能服装健康诊断的计算任务,将分布式计算的概念引入无线生理传感器网络的信息融合运算中,充分利用网络中节点数量多的优势,很好的解决了单个节点有限的处理器和存储资源与较高的整体计算性能需求之间的矛盾。仿真结果证明所提出的方法能够满足智能服装实时监测的需求。