身体区域网络（BAN）作为传感器网络的一个分支，是一个跨学科领域，它对革新当前的医疗保健系统具有广阔的前景。 BAN将生物医学数据的实时更新与连续和动态的卫生保健监控紧密结合在一起。 许多智能生物医学传感器可以集成到无线BAN系统中，并且该系统可以用于各种医学状况的预防，诊断和及时治疗。 在本文中，我们提出了一种基于生物医学信号的BAN数据融合技术。 所提出的解决方案的复杂度比传统技术低得多，因此可以显着降低BAN中的功耗。 通过删除多余和不必要的样本信息，并以非对称方式将大部分处理和控制负载转移到远程控制中心，从而实现了该技术。 这种方法不仅减少了BAN中生物传感器节点的功耗，而且还确保了生物医学信息的完整性。 此外，我们提出了一个自行设计的分布式时空相关压缩感测（CS）模型，并提出了一种基于生物医学信号的高效算法。 仿真结果表明，该算法不仅可以高精度地重构原始信号，而且可以显着降低功耗。
