在船舶制造环境中，无线信号容易受金属墙壁屏蔽和多路径效应影响，导致船舱内的无线传感器网络覆盖率下降，影响节点对环境信息的有效感知.为优化传感器节点部署以最大化网络覆盖率，本论文针对船舶制造环境中的无线传感器网络信号覆盖问题，提出一种基于虚拟力鲸鱼融合算法的优化方法.首先，建立了考虑金属墙壁障碍的物节点感知模型，以适应船舱环境的复杂性.其次，在鲸鱼群智能优化算法基础上，融合了虚拟力算法，并引入无限折叠迭代混沌映射(Iterative Map with Infinite Collapses，ICMIC)以提高种群多样性，增强算法的全局搜索能力和局部寻优能力，从而有效解决覆盖优化问题.仿真实验结果表明，本文所提算法在船舱复杂环境下能够显著提高最优覆盖率，且算法收敛速度优于对比算法.本文为解决复杂船舶环境中的无线传感器网络覆盖问题提供了一种创新性方法，为相关领域的研究和应用提供了参考.
高低轨卫星联合覆盖系统中低轨卫星部署必须无条件规避对高轨卫星的干扰。已有研究采用基于隔离角的空域隔离多波束资源分配，或不满足国际电联的干扰规避要求，或会造成低轨卫星系统服务质量下降。针对以上问题，提出一种高低轨卫星联合覆盖的干扰规避多波束资源分配机制，以等效功率通量密度（Equivalent Power Flux Density，EPFD）为干扰规避约束，以最大化波位服务满意度（Beam Service Satisfaction，BSS）为目标，构建高低轨卫星联合覆盖多波束资源分配优化问题模型，并提出一种联合粒子群和遗传算法的求解算法（BSS Beam Hopping Interference Avoidance with PSO and GA，BBHIA-PG）。在系统忙时和闲时分别与基于隔离角的联合迭代多星跳波束算法（Joint Iterative Multi-Satellite Beam Hopping，JIMS-BH）和负载均衡及功率控制多星跳波束算法（Load Balancing and Energy-Efficient Beam Hopping，LB-EE-BH）对比，仿真结果表明：基于所选取业务模型，系统最忙时，BBHIA-PG和LB-EE-BH均满足EPFD门限要求，而JIMS-BH不满足；BSS方面BBHIA-PG较LB-EE-BH 提升7.43%，较JIMS-BH降低3.31%；波位总吞吐量BBHIA-PG较LB-EE-BH提升11.91%，较JIMS-BH提升2.99%。系统最闲时，三种算法BSS和波位总吞吐量性能一致，但JIMS-BH不满足EPFD门限要求。
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