采用传统单路传感光纤实现对信息特征的测量，常由于交叉敏感等不可控因素使测量数据出现异常值，导致信息分析偏差较大，识别准确度低。因此，提出了一种基于双相干谱、样本熵和奇异值分解(BSS)和反向传播神经网络(BPNNDS)算法的多路光纤入侵传感系统信息的特征提取与识别方法。针对含3路传感光纤的布里渊光时域反射(BOTDR)传感入侵检测系统，该方法利用BSS算法分别对不同入侵类型的多路信号进行特征提取；采用BPNN算法对不同入侵振动特征矢量进行分类；经Dempster Shafer（DS）证据理论算法