El seguimiento del movimiento humano podría ser visto como un problema de seguimiento de múltiples objetivos hacia numerosas articulaciones del cuerpo. La técnica de seguimiento del movimiento humano basada en unidades de medición inercial destaca y ha sido ampliamente utilizada en aplicaciones de redes corporales. Sin embargo, se ha enfrentado al duro problema de errores acumulativos y deriva. En este documento, proponemos un método híbrido de múltiples sensores para resolver este problema. En primer lugar, se propone un método basado en la fusión de unidades de medición inercial y tiempo de llegada para compensar la deriva y los errores acumulativos causados por los sensores inerciales. En segundo lugar, se deriva en detalle el límite inferior de Cramér-Rao con la consideración de factores relacionados tanto espaciales como temporales. Los resultados de la simulación muestran que el método propuesto en este documento tiene ventajas tanto espaciales como temporales, en comparación con los métodos de seguimiento tradicionales basados únicamente en sensores inerciales o tiempo de llegada. Además, el método propuesto se verifica en escenarios de aplicación práctica en 3D. En comparación con los algoritmos de vanguardia, el método de fusión propuesto muestra una mejor consistencia y una mayor precisión de seguimiento, especialmente cuando cambia la dirección del movimiento. El método de fusión propuesto y el análisis de límites fundamentales exhaustivo realizado en este documento pueden proporcionar una base teórica para el diseño de sistemas y análisis de algoritmos adicionales. Sin la necesidad de anclajes externos, el método propuesto tiene una buena estabilidad y una alta precisión de seguimiento, por lo que es más adecuado para aplicaciones de seguimiento de movimiento portátiles.