在桥梁模态试验或现场检测中,传感器配置和个数选择问题对试验结果有重要的影响.该问题可以归结为求解可行域上非连通、带约束的拓扑优化问题,即组合优化问题.在以往研究中,传感器优化配置主要是通过在初始传感器配置方案基础之上,单向削减或者增加传感器来实现,而不能同时实现,计算量较大.针对该不足之处,本文提出了一种能同时实现削减和增加传感器的统一算法.为了使测试模态矩阵在列和行两个方面的性质尽量最优,首先,利用信息矩阵(Fisher Matrix)最大原理,对测试模态矩阵进行列主元QR分解,按照自由度对测试模态矩阵秩的贡献,将自由度分为"选取自由度"和"剩余自由度",并重排矩阵以确保测试模态矩阵行空间性质,进而得到传感器初始配置;然后,应用模态置信矩阵(MAC)中非对角元素尽量最小原理,使得矩阵列空间尽量可辨;最后运用离散Fibonacci算法来实现传感器的最优个数选择和最佳配置问题.数值模拟研究表明该算法可以进一步降低置信矩阵中的非对角元素值,而且一次传感器优化配置就能满足前几阶模的测试需求,达到了提高测试精度,节约成本的目的.