摘要:全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)技术在桥梁工程监测领域应用广泛,然而GNSS监测数据中不可避免存在噪声干扰,这严重降低监测效果,因此需要对桥梁GNSS监测数据进行降噪处理.以特大跨钢管混凝土拱桥为工程背景,对其拱肋吊装过程中的塔架GNSS数据和核心混凝土灌注过程中的拱顶GNSS数据进行降噪研究.首先,使用小波变换(Wavelet Transform,WT)对桥梁GNSS数据进行分解,并选用db6、sym8和haar共3种小波基进行对比;然后,使用聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)对相同数据进行分解;最后,划分分解结果中的噪声分量与结构响应分量,选取均方根误差、信噪比和平滑度指标对降噪效果进行评价.对比结果表明:EEMD降噪结果较WT更彻底,但无法避免在剔除噪声的同时剔除部分有用信号,而WT对有用信号的保留更加完整,WT降噪更为保守.但WT的降噪效果与小波基的选择密切相关,在该文的应用中db6和sym8的降噪效果优于haar.此外,WT的降噪效果还与分解层数相关,算法的自适应能力较差,而EEMD所需人为设定参数很少,算法具有更高的自适应能力.