交通运输的发展是我国国民经济和社会发展的重要前提,高速铁路运输由于其运输能力强、安全可靠性高成为了我国广大人民首选的交通运输方式。为了进一步加强高速铁路的交通运输能力,我]国大力建设高速铁路运输,并制定了《中长期铁路网规划》。高速铁路运行的首要原则就是安全,不仅时时刻刻要保障广大乘客和货物的安全,还要保证铁路沿线基础设施以及列车运行的安全,因此对于铁路沿线周界安防技术的研究必不可少。目前我国的铁路周界入侵监测技术主要有电子围栏、微波电磁传感器、超声波电磁传感报警器、振动电缆、红外线对射以及铁路视频监控等多种技术,但是这些技术容易受到天气、温度、铁路电气设备的电磁干扰,并且还不能进行长距离定位和对多入侵模式的判别。光纤传感技术凭借自身的优点,在周界安防领域占有一席之地,尤其是马赫-曾德干涉型光纤传感技术是分布式光纤、能够进行长距离传输、抗电磁干扰、受自然环境影响小适合于铁路长大隧道以及野外区段的周界入侵监测。本文研究国内外现有铁路周界入侵监测技术的发展现状,针对目前监测技术存在的问题采用非对称双马赫-曾德干涉型光纤传感技术结合信号处理技术来实现铁路周界安全防护。主要研究内容如下:首先,研究目前应用到铁路周界入侵监测的光纤传感技术和它们的优缺点以及传统的马赫-曾德干涉型光纤传感技术,在此基础上采用非对称双马赫-曾德干涉型光纤传感技术作为铁路周界入侵监测系统的前端检测技术,并分析该传感技术的传感原理以及数学模型。其次,根据非对称双马赫-曾德干涉仪的定位原理,并针对铁路沿线外界环境复杂导致基于非对称双马赫-曾德光纤传感技术的周界安防系统远距离定位受环境噪声影响大的问题,提出基于改进的小波包去噪和互相关运算的定位方法。一方面,利用多阈值准则和可以克服传统软硬阈值函数缺点的新阈值函数来改进小波包去噪方法,提高信号的信噪比;另一方面,采用互相关运算进行时延估计实现入侵事件的定位。通过该种方法来达到铁路周界入侵高精度定位的要求。再次,为了满足铁路周界入侵监测系统的低误报率和漏报率要求,采用基于小波包频带能量特征提取与RBF神经网络的识别方法来提高系统识别精度。一方面,利用小波包特征提取来提取小波包重新排序并重构后的系数能量占据总能量的百分比来作为特征向量,并以此加大各类事件特征之间的差异性;另一方面,采用RBF神经网络作为分类器,并以此来提高系统的识别速度和精度。使高速铁路沿线外界入侵监测系统满足高可靠性的要求。最后,利用天津大学在某段铁路沿线防护网上搭建的基于非对称双马赫-曾德光纤传感器的周界入侵监测系统进行实验并采集信息。实验结果表明,非对称双马赫-曾德干涉型光纤传感技术结合本文定位算法和识别算法大大地提高了系统的定位精度和识别精度,完全符合铁路沿线周界安防系统高定位精度、低误报率漏报率的要求并且具有极大的发展前景。