作为国民经济发展的命脉之一,轨道交通承载着繁重的客运及货运任务。钢轨线路作为轨道交通十分重要的组成部分,其完整性影响着人民生命财产的安全,钢轨断裂所带来的事故损失无法估量,实时、准确、稳定的断轨检测意义重大。断轨检测是通过对钢轨中所传输的信号进行分析处理而实现的,因此,对断轨检测系统及其信号传输的研究具有重要意义。首先,为了解决现有超声导波(Ultrasonic Guided Wave,UGW)信号去噪算法存在的小波基选择复杂、模态混叠等问题,提出了使用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法对UGW信号进行干扰抑制。在UGW信号去噪处理的基础上,提出了基于不同轨道状态下UGW信号的特征量提取方法。利用提取到的特征量(电压均方根位Vrms以及幅频特性中幅度最高点对应的频率分位Fp)在不同轨道状态下的察异,以及各自在时间与空间上的关联性,进一步提出使用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)对轨道状态进行实时识别与分类的思想。根据信号去噪算法,以及轨道状态分类的仿真与实验结果可得,UGW信号的噪声得以有效抑制,重构信号准确,提取到的特征量在不同轨道状态下差异明显,使用RNN网络进行处理后可以得到准确率较高且能够在二维平面品示的轨道状态分类结果。其次,为了解决UGW信号无法通过断轨修复结构,原有超声导波断轨检测系统失效的问题,提出了一种结合轨道电路检测原理的改进型实时断轨检测系统。改进后的系统可兼容UGW信号与电信号的传输及处理,适应于更为复杂的列车运行环境。同时,针对改进型断轨检测系统中基于轨道电路检测原理的部分,建立了轨道线路模型,为分析电信号的传输与检测提供了合适的仿真平台。再次,对于改进型断轨检测系统中基于轨道边电路原理的部分,借鉴直接序列扩频通信的思想,利用扩频码序列具有较高自相关信号峰位与较低互相关旁瓣的特性,提出了在发送端利用扩频码序列对载波信号进行调制,在接收端通过解调和相关处理来得到最终接收信号的新型传输方式。为了确定该传输方式下采用的扩频码序列,提出了相关约束的概念。在不同信噪比以及不同大地含水量条件下,利用轨道线路模型对电信号传输及抗干扰性能进行了仿真,确定在发送端使用周期长度为63的Kasami序列对12511Z正弦信号进行调制,所提出的电信号传输方式具有较好的抗噪声及抗多径干扰能力。最后,为了正确识别改进型断轨检测系统,中传递的电信号,提出了基于小波变换(Wavelet Transform,WT)、希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)等方法的自适应峰位检测算法。通过对不同轨道状态下,和不同噪声环境下信号的传输实验结果进行分析,可验证所提出信号传输方式以及自适应峰值检测算法的正确性与可站性,利用峰值检测结果可对轨道状态进行准确判断。改进型实时断轨检测系统以UGW信号为主,电信号为辅,其工作稳定可拟,能够实时判断出所检测区段的轨道状态信息,对断轨情况进行及时处理,确保行车安全。