分布式光纤传感技术将光纤同时作为传感元件和信号传输介质,具有耐腐蚀、便于集成、抗电磁干扰等优异特性,因而在周界安防、隧道桥梁和大型建筑等长距离、大范围的监测领域有着广泛的研究与应用前景。其中,基于φ-OTDR技术的传感系统结构简单,对振动扰动敏感,并且具备同时识别多个扰动事件的能力。但在实际应用中,系统受噪声以及长距离传感时光能量衰减等的影响,存在扰动误判和定位困难的问题。本文以φ-OTDR技术为基础,对分布式光纤振动传感系统的理论模型和数据处理方法进行了研究,搭建了基于φ-OTDR的实验系统并提出了一种基于PCA-SVDD的振动扰动判别和定位方法。论文主要完成了如下工作:(1)对基于φ-OTDR的分布式光纤振动传感的传感机理进行了研究,构建了描述系统中瑞利散射光强对于外界扰动响应的数学模型,并对φ-OTDR系统的灵敏度、空间分辨率、频率响应范围等性能参数进行了分析。(2)基于以上理论研究搭建了φ-OTDR实验系统,并根据实验需求使用C++语言开发了实验系统的控制软件,软件利用Qt框架构造了图形界面,具备对信号的采集、存储、滑动平均-差分处理和波形实时显示的功能。在此基础上讨论了信号数据的去噪、定位和分析方法,利用傅里叶变换和小波变换实现了对信号的时频分析。(3)利用φ-OTDR系统采集的数据构造了无扰动样本以及三种不同类型的振动扰动样本(持续振动、碾压、敲击)。提出将SVDD算法用于扰动类型的判别中,在无扰动信号样本易于收集而扰动信号样本种类繁杂且较难收集的现实情况下,该方法仅需无扰动样本作为训练样本,即可实现对扰动和无扰动信号的判别。该方法对于无扰动信号的识别率达到了99.62%,同时对于三种扰动信号的平均识别率达到了96.06%。(4)提出了利用PCA方法优化样本特征的方案,优化后对于无扰动信号的识别率可达99.98%,同时对于三种扰动信号的平均识别率可达98.13%。将PCA-SVDD扰动判别模型用于传感系统的扰动定位中,在11km长的传感光纤前端和尾端均实现了多扰动点的同时定位。