光纤周界安防系统作为一种新兴的安防技术，近年来在重要场所的安全防护中得到越来越广泛的应用。

入侵信号识别是光纤周界安防系统的关键技术之一，其识别精度直接关系到系统的可靠性和有效性。

本篇论文综述了光纤周界安防入侵信号识别的研究现状，首先介绍了光纤周界安防系统和入侵信号识别的相关概念，然后重点概述了常用的信号特征提取方法和识别算法，包括传统的机器学习方法和深度学习方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。

最后，对光纤周界安防入侵信号识别未来的发展趋势进行了展望。

关键词：光纤周界安防；入侵信号识别；特征提取；BP神经网络；深度学习

随着社会的发展和科技的进步，人们对安全防范的要求越来越高。

传统的安防手段，如红外线、微波等，存在易受环境干扰、误报率高等缺点，已经难以满足现代安防的需求。

光纤周界安防系统作为一种新兴的安防技术，利用光纤作为传感元件，通过监测光纤中传输的光信号的变化来感知入侵事件的发生。

相比于传统的安防手段，光纤周界安防系统具有灵敏度高、抗干扰能力强、定位精度高、施工方便等优点，在重要场所的安全防护中展现出巨大的应用潜力[1]。

入侵信号识别是光纤周界安防系统的核心技术之一，其目标是准确识别出入侵信号，并排除环境噪声和其他干扰信号的影响。