CN114189302B - 一种面向用户分散场景的智能电网传输的无线通信信道建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB‑IoT无线通信信道建模方法，包括：步骤1：获取信道数据；步骤2：选取多个发送端和多个接收端的位置；步骤3：部署接收端的位置；通过信道容量值的求取结果，选取接收信号较好区域，放置一个单独的接收端为最佳接收端；步骤4：在多个发送端与最佳接收端之间进行信道建模；步骤5：计算各个发送端与最佳接收端之间的信道相关性；步骤6：进行不同发送端位置部署：步骤7：对发送端的位置进行重新部署后执行步骤6。本发明基于信道冲激响应，研究了多个典型的信道特性，建立一种信道特性分析方法与理论，对将来NB‑IoT技术在智能抄表***中的应用至关重要。

Description

一种面向用户分散场景的智能电网传输的无线通信信道建模 方法

技术领域

本发明涉及一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，属于射频无线通信技术领域。

背景技术

随着人工智能、物联网与通信技术的不断革新，电网的形态正在向智能化、信息化的方向发展。为了提高通信的可靠性和准确性，新一代的智能电网智能抄表***未来将采用无线通信与有线通信相结合的双模通信架构。对于用户分散的场景例如农村住宅场景，通信环境相对复杂，传播信号易受影响。为了更好的部署发送、接收端位置，提高通信质量，建立准确、能模拟实际信道特性的信道模型对于***设计和网络评估至关重要。

窄带物联网技术(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)，也被称为低功耗广域网(LowPower Wide Area Network,LPWAN)，是物联网的一个新兴技术，因其低功耗广覆盖的特色，发展迅速，已经应用于多个物联网领域。相比目前无线通信技术，NB-IoT技术具有更广的覆盖力和接入能力，可以为智能电网远程抄表***提供的网络支持比通用分组无线服务(General packet radio service,GPRS)效率更高，NB-IoT技术具备覆盖面广、功耗低、成本低等特点与智能电网的需求吻合度极高，是解决当前智能电网抄表***可靠快速的理想方案。为了深入了解 NB-IoT***的优化和网络部署，研究NB-IoT信道特性是首要任务。

现有的一些用于用户分散场景的无线传输技术主要是研究点对点的通信方式，没有考虑多用户发送端的部署问题及不同用户信道之间的相关性。此外，现有的信道方面研究大多集中在测量、宽带方面，对于用户分散场景的NB-IoT信道建模的研究很少，并且测量活动需要大量人力物力，效率较低，测量设备昂贵。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法；

本发明新一代智能电网传输将采用高速电力线载波通信技术与无线传输技术相融合的方式，实现电力用户用电信息汇聚、传输、交互的通信，实现用电信息的自动采集、计量异常检测、用电分析等功能。其中，智能电网无线传输因其自身优势被推荐用于一些用户比较分散的传输场景，譬如农村场景，协助电力线载波通信技术进行用户数据的传输。

本发明考虑在智能电网传输中引入NB-IoT无线通信技术，通过射线追踪方法对典型用户分散场景进行场景重构，获得可以准确描述NB-IoT无线信道的信道模型。基于所提信道模型，分析一些关键的信道特性，包括时延扩展，空间互相关函数及信道容量等，相关结果可用于智能电网传输中NB-IoT的***优化和网络部署。通过对典型场景进行NB-IoT信道特性的分析与建模，确定好信号衰减最小的位置及不同用户之间信道的相关性，为用户分散场景智能抄表发送端位置的部署提供参考，后续可通过加装中继的形式进行优化。

本发明是将NB-IoT技术应用到用户分散场景的智能电网传输中，采用射线追踪方法对典型应用场景进行原比例场景重建，通过在不同位置放置发射端和接收端，得到多径传播的信道参数，建立相应的多用户NB-IoT无线信道模型。基于所提模型，研究一些典型的NB-IoT无线信道特性，建立一种信道特性分析方法与理论。通过对信道特性结果进行分析，实现智能电网传输中NB-IoT的***优化和网络部署。该发明可为典型应用场景，尤其是农村场景中智能抄表收发端位置的部署和优化来提供重要参考。

术语解释：

1、基于USRP的无线信道测量***：该测量***基于硬件设备USRP和PC端的无线电信号处理软件GNU Radio构建软件无线电(Software Defined Radio,SDR)来进行无线电信号处理,发送端使用Ettus公司的USRP X310，USRP基于GNURadio构建信号流图进行PN序列的发送，USRP基于 GUN Radio构建接收端的信号流图，笔记本电脑作为PC端接收数据。

2、射线跟踪仿真方法：射线跟踪是一种被广泛用于无线通信中的预测无线电波传播特性的技术，可以用来得出多径信道中收发端之间所有可能的射线路径，采用WirelessInsite仿真软件进行场景重构，得到典型信道参数，进行信道特性分析。

本发明的技术方案为：

一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，包括步骤如下：

步骤1：获取信道数据；对用户分散场景同比例场景重构，设置用户分散场景中多个信道参数，获取仿真数据；

步骤2：在步骤1重构的用户分散场景中选取多个发送端和多个接收端的位置；

步骤3：部署接收端的位置；通过信道容量值的求取结果，选取接收信号较好区域，放置一个单独的接收端为最佳接收端；

步骤4：在多个发送端与最佳接收端之间进行信道建模；

步骤5：计算各个发送端与最佳接收端之间的信道相关性；

步骤6：进行不同发送端位置部署：

设置信道相关性参考阈值，若步骤5求取的相关性小于该参考阈值，结束；否则，执行步骤7；

步骤7：对发送端的位置进行重新部署后执行步骤6。

根据本发明优选的，步骤1中，采用基于USRP的无线信道测量***或射线跟踪仿真方法获取信道数据。

根据本发明优选的，采用射线跟踪仿真方法获取信道数据，具体实现过程包括：

采用射线追踪方法对典型用户分散场景同比例场景重构，在射线跟踪软件中进行3D原比例建模，最大程度还原原始场景，设置仿真场景中多个参数，包括建筑物材料、仿真带宽、频率、发送功率、天线类型、天线高度、反射衍射和透射系数，获取仿真数据。

根据本发明优选的，步骤2的具体实现过程包括：

步骤2.1：在步骤1重构的用户分散场景中进行网格划分；

步骤2.2：选取n个发送端，放置在步骤1得到的n个网格内，设定为Tx_1，Tx_2,…,Tx_n；与此同时，在n个发送端之间放置一条接收路径Rx_route，此接收路径Rx_route上设置有间隔分布的多个接收端Rx。

根据本发明优选的，步骤3的具体实现过程包括：

步骤3.1：选取距离接收路径Rx_route垂直距离最小的T个发送端作为典型位置，m的取值范围为2≤T≤n，根据式(1)分别计算出这T个典型位置到接收路径的信道容量值：

C＝B×log₂(1+ρ|h_pq|) (1)

式(1)中，B表示通信带宽，ρ表示信噪比，h_pq表示第p个发送端与第q个接收端之间的信道冲激响应；

步骤3.2：通过步骤3.1所求的信道容量值，选取以信道容量值中最大值对应的接收端为中心，半径为10米的范围，作为接收信号较好区域，放置一个单独接收端Rx。

进一步优选的，T＝3。

根据本发明优选的，步骤4中，采用射线追踪方法在多个发送端与最佳接收端之间进行信道建模。

根据本发明优选的，步骤5的具体实现过程如下：

步骤5.1：选取第一个发送端为参考点；

步骤5.2：求取其余各发送端与最佳接收端之间的信道冲激响应，并根据求取的信道冲激响应求取与参考点的相关性，具体是指：

根据信道冲激函数即式(2)，求取其余各发送端与最佳接收端之间的信道冲激响应：

式(2)中，α_pq，i表示p发送端与q接收端的第i条路径的接收幅度，θ_pq，i表示p发送端与q 接收端的第i条路径的相位，τ_pq，i为p发送端与q接收端的第i条路径的时延，h_pq(τ)表示p发送端与q接收端之间的信道冲激响应，τ表示时间变量；

根据相关系数求取公式即式(3)，求取与参考点之间的相关性：

式(3)中，ρ_h(N_T，N_R)表示相关系数，N_T、N_R分别表示发送端和接收端数目，h_pq表示p发送端和q接收端之间的信道冲激响应，定示p′发送端和q′接收端之间的信道冲激响应的复共轭；

通过式(3)，求得其余发送端与参考点的相关系数，得到一组相关系数矩阵，用matlab绘图即得到其余不同信道与第一个信道之间得相关函数曲线；相关函数曲线中，横轴为发送端的标号，纵轴为对应发送端的相关系数。

根据本发明优选的，参考阈值μ≥0.5。

最优选的，μ＝0.5。

根据本发明优选的，步骤7的具体实现过程如下：

将需重新部署的发送端所在的网格划分成m等份的小网格，m≥2；

在这m个存在用户的小网格中放置若干个发送端Tx，x＝1，2，3，…m，每一个小网格里的发送端作为新的发送端，通过式(3)分别求取该新的发送端与其它发送端之间的相关系数，循环计算得到m组相关系数矩阵，通过matlab绘图得到m个不同的相关函数曲线；

比较这m个不同的相关函数曲线，若相关系数均小于参考阈值，且通过对比m个不同的相关函数曲线，能直观的看出哪个发送端的相关系数最小，则将相关系数最小的对应的发送端直接确定为新的发送端位置；

若通过对比m个不同的相关函数曲线无法直观的看出哪个发送端的相关系数最小，则采取均值算法确定新的发送端位置，具体是指：将每个相关函数曲线上所有相关系数与参考阈值做差，对差值求和取平均，得到一个均值，按此方法，循环计算得到m个均值，将m个均值进行对比，均值最大值即与参考阈值差值最大位置，即相关系数最小位置，对应的发送端确定为新的发送端位置。

本发明的有益效果为：

1、本发明用USRP无线测量设备和射线跟踪方法实现NB-IoT技术在典型用户分散场景的应用，基于信道冲激响应(Channel Impulse Response,CIR)，研究了多个典型的信道特性，建立一种信道特性分析方法与理论，对将来NB-IoT技术在智能抄表***中的应用至关重要。

2、本发明通过计算不同发射端对于接收路径的信道容量得到较好信号接收区域来确定单个接收端的最佳位置，然后确定好接收端最佳接收位置后，在单个接收端附近放置多个发送端，计算所放置发送端之间的相关系数来调整发送端位置部署，为用户分散场景，尤其是农村地区智能电网通信中的Tx和Rx的部署和优化提供参考。

3、本发明采取通过网格划分来循环计算相关系数与均值算法相结合的方法进行发送端位置重新部署，经过重新调整后的相关性明显下降，为用户分散场景，尤其是农村地区智能电网通信中的Tx和Rx的部署和优化提供参考。

附图说明

图1为典型农村场景示意图；

图2为典型农村场景建模及发送端、接收端部署示意图；

图3为不同位置发射端信道容量的累积分布函数示意图；

图4为各个发送信道之间的CCF示意图；

图5为重新部署后各个发送信道之间的CCF示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图和实施例对本发明作进一步限定，但不限于此。

实施例1

一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，包括步骤如下：

步骤1：获取信道数据；对用户分散场景同比例场景重构，设置用户分散场景中多个信道参数，获取仿真数据；

步骤2：在步骤1重构的用户分散场景中选取多个发送端和多个接收端的位置；

步骤3：部署接收端的位置；通过信道容量值的求取结果，选取接收信号较好区域，放置一个单独的接收端为最佳接收端；

步骤4：在多个发送端与最佳接收端之间进行信道建模；

步骤5：计算各个发送端与最佳接收端之间的信道相关性；

步骤6：进行不同发送端位置部署：

设置信道相关性参考阈值，若步骤5求取的相关性小于该参考阈值，说明信道之间的相关性比较小，信道相对独立，相互之间不会产生影响，发送端位置部署合适，结束；否则，若两两信道之间的取值大于参考阈值，则说明两两信道之间的相关性比较大，信道相互之间会产生干扰，此时应重新进行发送端位置部署，执行步骤7；

步骤7：对发送端的位置进行重新部署后执行步骤6。

实施例2

根据实施例1所述的一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，其区别在于：

步骤1中，采用基于USRP的无线信道测量***或射线跟踪仿真方法获取信道数据。

采用射线跟踪仿真方法获取信道数据，具体实现过程包括：

采用射线追踪方法对典型用户分散场景同比例场景重构，此处以最为典型的农村应用场景为例，具体实施方法为获取典型农村场景地图，如图1所示。具体到场景中所有物体的尺寸，材料电磁参数。在射线跟踪软件中进行3D原比例建模，最大程度还原原始场景，设置仿真场景中多个参数，包括建筑物材料、仿真带宽、频率、发送功率、天线类型、天线高度、反射衍射和透射系数，获取仿真数据。

实施例3

根据实施例1或2所述的一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，其区别在于：

本实施例中，结合前期调研，选取了某省某市某区某街道一村和二村作为实验地址；

图1为实验场景的卫星图。在WI中进行场景重建，如图2所示，场景中包括植被、房屋和土地，房屋和道路的材料均为混凝土；农村住宅为1-3层，房屋高度为5-10米，村子周围和内部植被高度设置为1-5米，村外主路宽度为8米，村内辅路宽度为3-6米；场景中所有材料的电磁参数均采用WI材料库提供的具体参数。

步骤2的具体实现过程包括：

步骤2.1：在步骤1重构的用户分散场景中进行网格划分；在选定的农村场景中，进行网格划分。结合选取场景的实际尺寸，此处每个网格大小选取为56米*56米，如图2所示。

步骤2.2：选取n个发送端，放置在步骤1得到的n个网格内，设定为Tx_1，Tx_2,…,Tx_n；此处，选择发送端的个数n＝8，来进行相关的仿真计算。与此同时，在n个发送端之间放置一条接收路径Rx_route，使得接收路径Rx_route尽量距离n个发送端尽可能得近，此接收路径Rx_route上设置有间隔分布的多个接收端Rx。每个接收端间隔设置为2米。图2中框内为主要研究区域，在场景中放置一条接收路径Rx_route，在其不同方向放置多个发送端。

步骤3的具体实现过程包括：

步骤3.1：根据信道容量的仿真结果分析，选出一个最佳的接收端位置。此处，选取距离接收路径垂直距离最小的三个典型位置Tx_3，Tx_5，Tx_6进行射线追踪的仿真，分别得到沿着接收路径Rx_route的不同接收点的信道数据，获得不同接收点处的信道冲激相应。根据式(1)分别计算出这三个典型位置到接收路径的信道容量值：不同位置发射端信道容量的累积分布函数如图3所示。

C＝B×log₂(1+ρ|h_pq|) (1)

式(1)中，B表示通信带宽，ρ表示信噪比，h_pq表示第p个发送端与第q个接收端之间的信道冲激响应；

步骤3.2：通过步骤3.1所求的信道容量值，选取以信道容量值中最大值对应的接收端为中心，半径为10米的范围，作为接收信号较好区域，放置一个单独接收端Rx。见图2框标注。

步骤4中，根据选定的n个发送位置和1个最佳接收端位置，通过射线追踪仿真，分别获得n 个发送端与1个接收端之间的信道矩阵H_n×1；

步骤5的具体实现过程如下：

步骤5.1：选取第一个发送端为参考点；

步骤5.2：求取其余各发送端与最佳接收端之间的信道冲激响应，并根据求取的信道冲激响应求取与参考点的相关性，具体是指：

根据信道冲激函数即式(2)，求取其余各发送端与最佳接收端之间的信道冲激响应：

式(2)中，α_pq，i表示p发送端与q接收端的第i条路径的接收幅度，θ_pq，i表示p发送端与q 接收端的第i条路径的相位，τ_pq，i为p发送端与q接收端的第i条路径的时延，h_pq(τ)表示p发送端与q接收端之间的信道冲激响应，τ表示时间变量；

根据相关系数求取公式即式(3)，求取与参考点之间的相关性：

式(3)中，ρ_h(N_T，N_R)表示相关系数，N_T、N_R分别表示发送端和接收端数目，h_pq表示p发送端和q接收端之间的信道冲激响应，表示p′发送端和q′接收端之间的信道冲激响应的复共轭；

通过式(3)，求得其余发送端与参考点的相关系数，得到一组相关系数矩阵，用matlab绘图即得到其余不同信道与第一个信道之间得相关函数曲线；相关函数曲线中，横轴为发送端的标号，例如第一发送端，其标号为1；纵轴为对应发送端的相关系数；

在单独接收端Rx附近放置8个Tx，求得不同发送端之间的相关性，见图4。图4中，横坐标轴为第i个发送端，纵坐标为相关系数，Base Tx1曲线表示第i个发送端与第一个发送端的相关系数，其他曲线同理。

步骤7的具体实现过程如下：

将需重新部署的发送端所在的网格划分成m等份的小网格，m≥2；

在这m个存在用户的小网格中放置若干个发送端Tx，x＝1,2,3,…m，每一个小网格里的发送端作为新的发送端，通过式(3)分别求取该新的发送端与其它发送端之间的相关系数，循环计算得到m组相关系数矩阵，通过matlab绘图得到m个不同的相关函数曲线；

比较这m个不同的相关函数曲线，若相关系数均小于参考阈值μ＝0.5，且通过对比m个不同的相关函数曲线，能直观的看出哪个发送端的相关系数最小，则将相关系数最小的对应的发送端直接确定为新的发送端位置；

若通过对比m个不同的相关函数曲线无法直观的看出哪个发送端的相关系数最小，则采取均值算法确定新的发送端位置，具体是指：将每个相关函数曲线上所有相关系数与参考阈值做差，对差值求和取平均，得到一个均值，按此方法，循环计算得到m个均值，将m个均值进行对比，均值最大值即与参考阈值差值最大位置，即相关系数最小位置，对应的发送端确定为新的发送端位置。

根据如图4所示的计算结果，可以看到第4个发送端与第2个发送端相关系数为0.56，大于参考阈值，第5个发送端和第3个相关性接近0.5。此时，对第4、5个发送端位置重新优化部署。首先对第5个发送端所在网格进行网格划分，这里选取n＝4，得到4个小网格，由于第1个网格中不存在用户，直接舍弃，在另外三个网格中放置发送端，循环得到三个位置的相关系数图，差异明显且相关系数远小于阈值，直接确定第4个小网格即Tx(54)为发送端5。按同样方法对位置4进行重新部署，位置4的第3个网格无用户，直接舍弃，剩余三个网格，循环得到三个相关系数图，结果近似，采取均值算法，经过计算，第4个网格即Tx(44)与阈值差值最大，即相关性最小，确定为发送端4，对重新部署好的发送端求相关系数，结果如图5所示，相关系数明显减小，发送端位置部署合适，至此结束。

Claims (10)

1.一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，其特征在于，包括步骤如下：

步骤1：获取信道数据；对用户分散场景同比例场景重构，设置用户分散场景中多个信道参数，获取仿真数据；

步骤2：在步骤1重构的用户分散场景中选取多个发送端和多个接收端的位置；

步骤3：部署接收端的位置；通过信道容量值的求取结果，选取接收信号较好区域，放置一个单独的接收端为最佳接收端；

步骤4：在多个发送端与最佳接收端之间进行信道建模；

步骤5：计算各个发送端与最佳接收端之间的信道相关性；

步骤6：进行不同发送端位置部署：

设置信道相关性参考阈值，若步骤5求取的相关性小于该参考阈值，结束；否则，执行步骤7；

步骤7：对发送端的位置进行重新部署后执行步骤6；

步骤2的具体实现过程包括：

步骤2.1：在步骤1重构的用户分散场景中进行网格划分；

步骤2.2：选取n个发送端，放置在步骤1得到的n个网格内，设定为Tx_1，Tx_2,…,Tx_n；与此同时，在n个发送端之间放置一条接收路径Rx_route，此接收路径Rx_route上设置有间隔分布的多个接收端Rx。

2.根据权利要求1所述的一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，其特征在于，步骤1中，采用基于USRP的无线信道测量***或射线跟踪仿真方法获取信道数据。

3.根据权利要求1所述的一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，其特征在于，采用射线跟踪仿真方法获取信道数据，具体实现过程包括：

采用射线追踪方法对典型用户分散场景同比例场景重构，在射线跟踪软件中进行3D原比例建模，最大程度还原原始场景，设置仿真场景中多个参数，包括建筑物材料、仿真带宽、频率、发送功率、天线类型、天线高度、反射衍射和透射系数，获取仿真数据。

4.根据权利要求1所述的一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，其特征在于，步骤3的具体实现过程包括：

步骤3.1：选取距离接收路径Rx_route垂直距离最小的T个发送端作为典型位置，T的取值范围为2≤T≤n，根据式(1)分别计算出这T个典型位置到接收路径的信道容量值：

C＝B×log₂(1+ρ|h_pq|) (1)

式(1)中，B表示通信带宽，ρ表示信噪比，h_pq表示第p个发送端与第q个接收端之间的信道冲激响应；

步骤3.2：通过步骤3.1所求的信道容量值，选取以信道容量值中最大值对应的接收端为中心，半径为10米的范围，作为接收信号较好区域，放置一个单独接收端Rx。

5.根据权利要求4所述的一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，其特征在于，T＝3。

6.根据权利要求1所述的一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，其特征在于，步骤4中，采用射线追踪方法在多个发送端与最佳接收端之间进行信道建模。

7.根据权利要求5所述的一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，其特征在于，步骤5的具体实现过程如下：

步骤5.1：选取第一个发送端为参考点；

步骤5.2：求取其余各发送端与最佳接收端之间的信道冲激响应，并根据求取的信道冲激响应求取与参考点的相关性，具体是指：

根据信道冲激函数即式(2)，求取其余各发送端与最佳接收端之间的信道冲激响应：

式(2)中，α_pq,i表示p发送端与q接收端的第i条路径的接收幅度,θ_pq,i表示p发送端与q接收端的第i条路径的相位，τ_pq,i为p发送端与q接收端的第i条路径的时延，h_pq(τ)表示p发送端与q接收端之间的信道冲激响应，τ表示时间变量；

根据相关系数求取公式即式(3)，求取与参考点之间的相关性：

式(3)中，ρ_h(N_i,N_j)表示相关系数，N_i和N_j分别表示第i个发送端和第j个发送端位置，h_pq表示p发送端和q接收端之间的信道冲激响应，表示p发送端和q接收端之间的信道冲激响应的复共轭；

通过式(3)，求得其余发送端与参考点的相关系数，得到一组相关系数矩阵，用matlab绘图即得到其余不同信道与第一个信道之间得相关函数曲线；相关函数曲线中，横轴为发送端的标号，纵轴为对应发送端的相关系数。

8.根据权利要求1所述的一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，其特征在于，参考阈值μ≥0.5。

9.根据权利要求1所述的一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，其特征在于，参考阈值μ＝0.5。

10.根据权利要求1-9任一所述的一种面向用户分散场景的智能电网传输的NB-IoT无线通信信道建模方法，其特征在于，步骤7的具体实现过程如下：

将需重新部署的发送端所在的网格划分成m等份的小网格，m≥2；

在这m个存在用户的小网格中放置若干个发送端Tx，x＝1,2,3,…m，每一个小网格里的发送端作为新的发送端，通过式(3)分别求取该新的发送端与其它发送端之间的相关系数，循环计算得到m组相关系数矩阵，通过matlab绘图得到m个不同的相关函数曲线；

比较这m个不同的相关函数曲线，若相关系数均小于参考阈值，且通过对比m个不同的相关函数曲线，能直观的看出哪个发送端的相关系数最小，则将相关系数最小的对应的发送端直接确定为新的发送端位置；

若通过对比m个不同的相关函数曲线无法直观的看出哪个发送端的相关系数最小，则采取均值算法确定新的发送端位置，具体是指：将每个相关函数曲线上所有相关系数与参考阈值做差，对差值求和取平均，得到一个均值，按此方法，循环计算得到m个均值，将m个均值进行对比，均值最大值即与参考阈值差值最大位置，即相关系数最小位置，对应的发送端确定为新的发送端位置。