随着光纤传感技术的飞速发展,基于双马赫-曾德干涉型振动传感器的光纤周界安防监测技术应运而生。目前光纤周界安防难以实现长距离条件下精确定位,且同时高效地识别多种入侵行为。为了降低长距离监测的定位误差并且得到更加具体的扰动信息,本文重点研究了分布式全光纤智能周界安防系统的长距离定位和模式识别算法,在优化系统性能的基础上完成了算法开发。本文在介绍光纤周界安防技术的研究现状、分析其尚存不足之处的基础之上,重点开展了以下几个方面的研究工作:1.介绍了分布式光纤传感技术,研究了双马赫-曾德型光纤周界安防系统的传感和定位原理,分析了长距离定位检测和对入侵事件进行模式识别的意义。2.基于长距离双马赫-曾德干涉传感理论模型及其工作原理,分析了该系统中定位精度的影响因素,基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition)方法优化并完善了长距离定位算法,利用实际实验验证和分析了该算法的有效性。3.采用峭度估计、经验模态分解和径向基函数神经网络,开发了结合EMD和RBF(Radial Basis Function)的高效率多事件模式识别方法,通过算法的模拟仿真分析验证了该算法的可行性。4.基于Visual Studio 2010平台,利用模块化设计思想实现了系统相关算法及控制软件。通过实验对系统进行性能测试,验证该系统运行的长期稳定性,并对安防区域进行准确定位、实时报警及全天候地视频监控。