安防系统简称SPS，是以维护公共安全为基础，通过视频监控系统，红外报警系统，防暴安全系统等一系列安全防范措施及产品所组成的系统。而分布式光纤周界安防系统则是一种基于现代光电技术、信息处理技术的以光纤振动传感器为核心部件的专用于国家安防的先进安防系统。由于分布式光纤技术具有高敏感性，低能耗性，强鲁棒性，长检测距离等优点，故在地形极其复杂，环境极度恶劣，人烟极为稀少的边境具有极高的利用价值。因而，也是当前国内外边界安防系统的研究重点。本文以提高分布式光纤周界安防系统的目标识别率，区分多目标同时入侵时的目标种类和降低误报，错报率为目的，通过小波分析和小波阈值去噪对初始信号进行处理。然后以BP神经网络为基础对入侵目标进行多目标的识别，从而能够准确区分环境噪音和入侵目标，以及多种入侵目标的种类。本文主要工作情况如下：一、对周界安防系统的价值与周界安防系统的组成进行了分析，并介绍了光纤传感器的工作原理，分布式光纤传感器和干涉型光纤传感器的模型及技术特点。对比了几种干涉型光纤传感器的模型的优劣，并选择以马赫泽德干涉仪作为本文的基础模型。二、通过分布式光纤周界安防系统的信号处理系统，基于小波分析的数学推导过程和小波阈值去噪方法的研究将原始信号的特征向量提取出来，将初始信号分解为七个部分，然后绘制出每个信号的能量频谱图，分析出入侵信号与干扰信号特征向量的区别，最后提出了对原始信号进行处理的方法。三、分布式光纤周界安防系统的识别模块是基于BP神经网络。我们对系统的识别模块进行了算法的优化，提高了整个识别模块的识别率。在分布式光纤周界安防系统中，信号的接收端会接收到原始入侵信号和诸如环境噪音之类的干扰信号。通过信号处理系统能有效的识别每种信号的特征向量，以此区分干扰信号和入侵信号。将这些特征导入识别模块，然后通过阈值的设定，对分布式光纤周界安防系统所接收的信号进行识别。四、通过大量的场外数据测试，将本文所提出的方法进行了验证，其实验结果证实，该文所提出的方法与模型的识别率可达到96%以上，是一种行之有效的方法，可用于实际之中。