余 腾， 胡伍生， 吴 杰， 李海锋， 乔 燕

(1.宿迁学院 建筑工程学院，宿迁 223800； 2.东南大学 交通学院，南京 210096； 3.同济大学 交通运输工程学院，上海 200092)

近年来，伴随交通建设发展的需要，我国建造了大量各种结构的大跨径桥梁[1]。由于各种荷载的叠加作用，桥梁结构会产生振动，一般这些振动从总体安全角度来看是可以承受的[2]。大跨径桥梁一般采用柔性的刚构体系，服役过程中，结构材料本身性能退化造成强度和刚度减弱，同时顾及到一些偶然撞击和极端条件，可能产生影响桥梁安全的变形，结构处于非合理工作状态，甚至造成部分或整体破坏[3-4]。因此，大跨桥梁服役期间必须进行动态变形监测，而获取桥梁结构的振动信息是变形监测的重要目的，也是桥梁动力分析和稳定性分析的基础，当前，以多台GNSS接收机和相关传输、通讯和计算处理设备组成的监测系统在重要或大型桥梁的结构振动监测中已普遍采用[5-6]。由于此种监测方法本质是短基线双差相位观测模型，差分方法不能消除的各种干扰因素的“噪声”仍大量存在，如何从信号中提取有用信息，有效去除“噪声”是我们分析使用这些数据的关键所在。

目前，已有神经网络、算法滤波(卡尔曼、FIR、Vondrak、等)、小波阈值去噪、经验模态分解等方法用于GNSS动态变形监测数据处理中[7-10]。经验模态分解(EMD)方法是一种信号平稳化处理方法，它将信号中不同时间尺度的震荡情况进行自适应地逐级分解，把原始复杂信号分解成线性、稳态的数据序列集，即本征模函数(IMF)[11-12]。……