单兵体征监测系统可实时将士兵的健康、温度负荷、伤情及疲劳状态通过无线网络发送给给医务兵或指挥员,用于士兵健康状态分类、评估、治疗和后送过程中生命体征监测,对战斗部署和士兵救护具有十分重要的意义。论文针对单兵复杂电磁环境条件下的体征监测需求,开展了体征监测多传感器的抗干扰无线体域组网传输、多源生理特征信息融合和状态分类等技术的研究。本文的主要研究内容包括:研究了基于人体准静电场无线体域通信数据传输方案,建立了收发机、人体以及防弹背心不同位置关系下的体域通信传输模型;基于体域通信传输模型,研究了动态条件下体域通信干扰特性,为分布式传感器节点与单兵计算机之间通信链路优化提供了理论基础;研究了与单兵防护装备兼容的非接触式高灵敏度的准静电场信号通信传输技术;结合主观疲劳评价表,研究了不同疲劳等级下的生理特征变化趋势并构建了多源生理参数特征集;研究了一种深度循环神经网络的多传感器生理特征融合及评估算法。本文的主要创新性工作有:（1）基于似稳场理论和镜像法建立了考虑单兵防护装备作用的单兵体域通信传输信道增益和多径传输模型。研究了发送机位置变化对体域通信电场激励特性和电场分布特性的影响规律,为动态条件下的无线体域通信干扰特性研究及收发机优化设计提供理论依据。通过有限元方法研究半封闭环境下人体信道电场分布规律,建立了穿戴单兵装备条件下的体域通信传输模型,得出了金属防弹背心对体域通信信道增益的影响,为分布式传感器体域通信传输提供了理论依据。（2）研究了单兵作战训练等动态条件下无线体域网传输信道的干扰特性。基于电容耦合原理建立了运动时人体起电-放电的静电变化模型,揭示了运动过程中人体的静电变化会在接收端周期性产生一个呈指数衰减的尖峰干扰,尖峰宽度与接收端耦合电容容值相关,周期则与步频相同的规律,幅度与运动激烈程度相关的起电率成正比。（3）研究了支持单兵体征与防护装备一体化的非接触式高灵敏度无线体域通信物理层实现技术。提出了一种基于隔离电极的发送端电场耦合效率提升优化方法,用于实现人体感应电场增强。（4）提出了一种基于深度循环神经网络的信息融合方法进行单兵疲劳状态评估,利用多源生理信息进行特征级信息融合,减小了预测疲劳等级与主观疲劳等级之间的误差,实现了单兵疲劳程度检测评估主客观统一。在理论和仿真分析的基础上,论文完成了基于无线体域通信组网的单兵体征监测系统原理样机设计及调试,并通过实验对相关理论进行了验证。测试了人体在不同环境、不同运动状态以及电磁扫频干扰下的体域通信误码率,结果显示优化设计的无线体域通信样机能适应不同环境,具有抗运动干扰及抗电磁干扰稳定传输能力,测试过程中误码率优于E^-5。测试了不同人群及不同运动负荷下的疲劳等级识别准确性,结果表明基于深度循环神经网络的融合算法具有高鲁棒性。能准确识别5级疲劳,准确率高达90%以上,优于浅层循环神经网络（RNN）、反向传播神经网络以及多元线性回归模型（MLR）等其他算法。