EEMD与WT在桥梁GNSS数据降噪中的对比应用

曹 璐，解威威，唐睿楷，叶志权，马文安

(广西路桥工程集团有限公司，南宁530200)

具有较高监测精度与监测效率的GNSS技术逐渐在桥梁监测领域得到应用[1–2]。GNSS作为一种先进的桥梁变形监测方法，不仅能测量高精度三维绝对坐标，还能在风、雪、雨、雾等恶劣环境下全天候工作[1–2]。然而，桥梁所处环境复杂，干扰因素众多，连续监测的海量GNSS 数据中难免存在数据缺失、噪声干扰、长周干扰、漂移、异常值点等问题，这严重降低了桥梁GNSS 数据的可信度，难以对桥梁状态进行准确评估。为了提高桥梁GNSS数据的精度与可信度，有必要对桥梁GNSS数据开展降噪研究[1–3]。

信号降噪方法大致可分为频域方法和时域方法。频域降噪方法是将信号从时域转换至频域，在频域上剔除某些特定频率成分，再将信号转换回时域，进而达到降噪目的[4]。常见的频域降噪方法有高通滤波、低通滤波、带通滤波以及带阻滤波等[5]。时域降噪方法是直接在时域波形上消除信号噪声点，或将信号分为多个分量，选取其中有价值的结构响应分量并合成，进而达到降噪目的。常见的时域降噪方法有均值法、自适应滤波(Adaptive filtering，AF)、小波变换(WT)、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)、聚合经验模态分解(EEMD)、奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)等[3,6–8]。

桥梁GNSS 数据属于静力测试数据，在频域上不具有特定的频率成分，对其进行降噪宜采用时域方法。在时域降噪方法中，WT 具有优越的局部化性能，可以在多尺度上将信号分解为不同分量，并针对不同尺度确定不同阈值，对噪声的抑制更加灵活，同时还能提供信号在时域和频域两个维度上的信息[9–10]。……