无线体域网（Wireless Body Area Networks，WBAN）是由一组可植入在人体内或放置在人体上的具有短距离无线通信功能的低功耗、小型化节点组成，能够在保证使用者舒适性和日常生活活动性前提下，随时随地、全天候不间断地监测人体生理参数及周围环境数据。由于其广泛的应用范围，被认为是一项可以改变人们管理和思考健康以及生活方式的革命性技术。无线体域网通常是基于个体部署，随着用户数量的增加网络会逐渐趋于高密度，若缺少资源调度机制，体域网间会产生严重的同频干扰，而体域网中不同应用有不同的QoS要求，干扰会给QoS带来不可忽视的影响，严重影响网络性能。目前关于体域网干扰问题的研究大多集中于单个体域网内或少数几个体域网间，并没有考虑大规模部署的情形，针对以上问题，本文提出一种多用户体域网间抗干扰研究的全局解决方案，主要工作如下：
　　（1）提出使用聚类算法和基于图论的资源优化分配方案（Spectrum resource allocation strategy based on clustering and graph coloring，CBSA）来抑制多用户体域网共存情景下的网间同频干扰。首先，通过改进的基于密度的聚类算法根据用户的位置信息对多用户体域网环境下体域网用户进行聚类分区，由此解决体域网中由于缺少基础设施导致的无法分区问题，有效减少同频干扰。然后，通过使用根据WBAN用户位置信息聚类后生成的无向图，将体域网资源分配问题建模为无向图顶点着色问题，提高频谱资源利用率。经过仿真实验，结果证明使用CBSA能够有效增强网络抗干扰性能并且显著提高了频谱资源利用率。
　　（2）在使用聚类和基于图论的资源优化分配方案的基础上，考虑体域网对服务质量的要求，提出基于QoS的资源分配算法（QoS-based Resource Allocation algorithm，QRA）。当经过CBSA为体域网用户完成分簇后，在簇内为了满足体域网服务质量要求，提出利用用户不同的优先级信息，使用基于竞争的方式分配频谱资源；对于体域网内资源调度策略，我们提出基于优先级及能量均衡的路由协议，降低关键数据传输时延，同时解决体域网能量有限的问题，有效延长网络寿命；进一步优化了网络资源分配。经过实验结果分析，证明启用QRA的CBSA能够在密集环境中有效提高频谱资源利用率及网络利用率，能够明显改善网络时延。
　　本文提出使用的基于聚类算法的多用户体域网分区及基于服务质量的资源调度策略，在抑制多用户体域网共存时同频干扰时，取得了较好的实验结果，对未来大规模体域网干扰抑制研究有一定的借鉴意义。