复杂高层建筑结构在服役期内将承担各种灾变荷载的作用，包括地震、阵风、非荷载作用以及施工阶段荷载等等。复杂高层建筑大多形态新颖，结构体系不规则，往往会导致较为复杂的水平和竖向荷载传递路径。在复杂高层建筑结构的工程设计过程中，一方面常规的设计方法和设计过程通常无法充分反映结构的真实性态。对于极端灾变荷载作用的情况，如强震、台风和爆炸，由于荷载作用的不确定性以及结构损伤的高度非线性，设计阶段很难对结构响应和结构性态作出准确预测。另一方面，工程应用的迫切性常常导致过于保守的工程设计，造成建设资源的浪费。为实现高效而合理的工程设计，保障结构的安全性、适用性与耐久性，许多规划中和已建成使用的大型复杂高层建筑急需采取有效的手段对结构的施工、使用各阶段进行监测，以了解实际结构性态，评定其安全状况。本文以六塔连体高层建筑杭州市民中心为工程背景，研究复杂高层建筑结构的性态监测方法。 第一和第二章，全面论述了复杂高层结构性态监测的理论，并结合杭州市民中心工程重点阐述了监测系统的设计原理和监测系统的组成。结合背景工程的特点设计了两个监测子系统，即R1连廊的应变和温度监测子系统和场地风特性监测子系统。综合考虑监测内容，连廊吊装过程的施工特点，以及经济因素，在R1连廊监测系统设计中采用有线的组网结合基于互联网的无线传输方式。结合有限元分析，对传感器优化布置进行了研究。传感器布置主要考虑施工阶段和长期监测的要求、构件的灵敏度、结构平面布置和温度荷载的特点。在远程传输模块的设计中，考虑了能源优化设计，充分利用监测系统有限的能源供给。为实现优化的数据信息量和传输速率，对监测系统的数据分析进行了系统研究。上述研究为进一步的监测研究提供了重要的基础。 第三章，利用R1连廊监测系统对杭州市民中心的关键子结构钢结构高空连廊进行了吊装全过程静力监测。提出了基于应变和温度信息相关性的吊装过程稳定性判别方法。该方法的有效性在连廊吊装过程中得到了验证。为解决工程监测过程中常常发生的监测数据的缺失和不稳定的情况，提出了利用BP神经网络进行监测的方法。该方法以相关性分析为基础，利用神经网络进行监测数据恢复。目前已有的基于神经网络的数据恢复研究大多应用于数值模拟和模型试验。本论文首次在实际大型工程应用该方法，并通过对比分析表明了该方法的有效性。 第四章，利用场地风特性监测子系统的风速监测数据对结构风特性进行了研究。首先对结构风特性进行了详细阐述，然后对实测风的数据预处理、平均风速和风向、湍流强度、阵风因子和湍流积分尺度进行了分析和讨论。对实测风速数据的脉动风速功率谱进行了详细分析，以充分了解工程结构场地风特性。对实测脉动风速功率谱与经典谱进行了对比分析，并进一步进行了风速谱拟合分析，获得了能够反映工程场地实际风特性的拟合风速谱。 最后，对本文的工作进行了总结，得到了一些主要结论，并对论文进一步的研究工作进行了展望。