铁路是国家重要的基础运输设施,当铁路路基沉降超过一定阈值时,将严重影响着铁路的安全,因此对路基沉降进行实时的监测是非常重要的。传统的人工监测方法效率较低,且不能实时采集,在传输距离上也存在一定的局限性。针对上述问题,本文构建数据监测网络,对铁路路基的状态进行实时监测。对采集到的工程数据进行预处理和拟合等操作,为后续的预测工作奠定基础。主要研究内容如下:首先,分析了路基沉降的原因,并对相关理论进行研究。在需求分析的基础上,选取压差式静力水准仪数据采集方式以及可靠性高的数据传输方式,完成整个系统方案的设计并对其进行搭建。然后,针对通信距离受限的问题,利用4G实现远距离无线通信,此外为了达到让通信过程更加稳定的目的,构建Netty框架进行数据采集,同时采用通用性较强的Modbus通信协议,通过RS-485总线与4G-DTU将路基实时沉降数据采集到服务器端。为了保证数据的准确传输,采用CRC-16对数据进行校验,将校验无误后的数据解析成高度数据存入My SQL数据库。当累积沉降值达到设定的阈值时,系统发出警告,及时通知工作人员加以分析解决。同时在云端根据原始数据进行计算,生成沉降日报和月报等数据供用户使用。接着,利用Java语言和My SQL数据库完成了沉降数据监测系统的程序设计。根据需求给出了数据库表格的具体设计过程,另外分析了引起数据异常的原因,详细介绍了异常数据处理的算法等。同时对采集到的工程数据进行预处理,包括粗大误差剔除、滑动平均滤波、小波去噪等,然后利用双曲线和灰色GM（1,1）等方法对预处理后的数据进行拟合。最后,通过描述沉降监测系统的具体实现过程,验证了系统的合理性。实现的页面主要包含实时数据曲线显示、异常数据显示以及数据中心等。并且通过对丢包率的测试,表明了系统的稳定性,本文设计的系统能够较好的实现远程数据采集和沉降状态监测。同时通过对处理后的数据利用误差和等指标进行对比分析,表明九点滑动平均滤波效果优于其他方法。对数据进行预处理也为后续的预测工作奠定了基础。