针对全球卫星导航系统（global navigation satellite system， 简称GNSS）动态差分（real-time kinematic， 简称RTK）技术对大跨径桥梁进行动态监测时产生的背景噪声问题，提出了一种改进的变分模态分解（improved variational mode decomposition， 简称IVMD ）联合独立分量分析（independent component analysis，简称ICA）的去噪算法。首先，为自适应确认变分模态分解的分解层数，提出了基于最小模糊熵稳定准则的IVMD算法，并用一组仿真信号验证了该算法的性能优于添加自适应噪声的完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise， 简称CEEMDAN）；其次，将IVMD算法用于一大跨径桥梁的GNSS-RTK变形监测数据中进行信噪分离，基于相关系数和自相关归一化特征构造主要噪声分量，与原始监测数据组成ICA的输入矩阵，进行解混降噪，以获得结构最终的振动位移。结果表明，所提的联合算法能够有效削弱GNSS-RTK监测数据中的背景噪声，去噪效果比CEEMDAN、 IVMD和CEEMDAN-ICA更佳，可有效应用于大跨径桥梁的结构健康监测中。