面向真实地球观测星座调度：基准与方法
计算机视觉与模式识别
2025-10-31 v1
摘要
灵活地球观测卫星（AEOS）星座为监测地球表面提供了前所未有的灵活性，但在大规模场景、动态环境和严格约束下，其调度仍具有挑战性。现有方法常简化这些复杂性，限制了实际应用性能。为填补这一空白，我们提出一种统一框架，集成标准化基准套件与新型调度模型。我们的基准套件AEOS-Bench包含 3907 个精细调校的卫星资产和 16410 个场景。每个场景包含 1 到 50 个卫星和 50 到 300 个成像任务。这些场景通过高保真仿真平台生成，确保真实的卫星行为，如轨道动力学和资源约束。为每个场景提供了基准调度注释。到目前为止，AEOS-Bench 是首个为真实星座调度量身定制的大规模基准套件。基于该基准，我们引入AEOS-Former，一种基于 Transformer 的调度模型，包含约束感知注意力机制。一个专门的内部约束模块显式建模每个卫星的物理和操作限制。通过仿真驱动的迭代学习，AEOS-Former 能适应多种场景，为 AEOS 星座调度提供稳健解决方案。实验结果表明，AEOS-Former 在任务完成和能源效率方面均优于基线模型，消融实验突显了各组件的贡献。代码和数据已提供于 https://github.com/buaa-colalab/AEOSBench。
引用
@article{arxiv.2510.26297,
title = {Towards Realistic Earth-Observation Constellation Scheduling: Benchmark and Methodology},
author = {Luting Wang and Yinghao Xiang and Hongliang Huang and Dongjun Li and Chen Gao and Si Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.26297},
year = {2025}
}