基于模拟下变频器、数字IQ解调和反向传播(BP)神经网络, 采用现场可编程门阵列结合数字信号处理器(FPGA+DSP)的数据采集和处理架构, 提出了一种全嵌入式高信噪比(SNR)、高分辨率和低成本的外差型相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术模式识别方法。针对外差型Φ-OTDR技术, 使用DSP、FPGA及其外围硬件电路替代原有的GHz级高速采集卡和信号发生器, 减小了系统的体积和成本。在此基础上, 设计了基于时空域二维图提取形态学特征的方法, 并采用BP神经网络进行分类识别; 所提方法相对于传