An energy-efficient learning solution for the Agile Earth Observation Satellite Scheduling Problem

📄 arXiv: 2503.04803v2 📥 PDF

作者: Antonio M. Mercado-Martínez, Beatriz Soret, Antonio Jurado-Navas

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-03-03 (更新: 2025-06-12)

备注: This paper has been accepted for presentation at the IEEE International Conference on Machine Learning for Communication and Networking (ICMLCN) Special Sessions 2025

💡 一句话要点

提出一种节能的深度强化学习方法，解决敏捷地球观测卫星调度问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 地球观测卫星调度 深度强化学习 能量优化 图像质量 资源管理

📋 核心要点

  1. 敏捷地球观测卫星调度问题在资源约束下选择最佳观测目标，传统方法难以兼顾图像质量和资源效率。
  2. 论文提出基于深度强化学习的双重决策方法，同时优化目标选择和观测时间，以提高图像质量和降低能耗。
  3. 实验结果表明，该方法显著降低了低质量图像的捕获，并大幅减少了能量消耗，同时保持了观测性能。

📝 摘要（中文）

敏捷地球观测卫星调度问题（AEOSSP）旨在寻找卫星轨道上待调度的观测目标子集，同时满足时间、能量和内存的运行约束。决定观测什么以及何时观测的问题本质上是复杂的，并且当考虑诸如云层遮挡、大气湍流和图像分辨率等影响捕获图像质量的几个问题时，问题变得更具挑战性。本文提出了一种深度强化学习（DRL）方法来解决具有时变利润的AEOSSP，整合了这三个因素以优化能量和内存资源的使用。所提出的方法涉及双重决策过程：选择目标序列并确定每个目标的最佳观测时间。结果表明，所提出的算法将未能满足质量要求的图像捕获减少了60%以上，因此将姿态机动造成的能量浪费减少了高达78%，同时保持了强大的观测性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决敏捷地球观测卫星调度问题（AEOSSP），该问题需要在满足时间、能量和内存约束的条件下，选择最佳的观测目标序列和观测时间。现有方法在优化调度时，往往忽略了云层遮挡、大气湍流和图像分辨率等因素对图像质量的影响，导致资源浪费和观测性能下降。

核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）方法，构建一个能够同时优化目标选择和观测时间的智能调度策略。通过学习环境反馈，智能体能够自适应地调整观测策略，从而在保证图像质量的同时，最大限度地利用有限的能量和内存资源。这种双重决策过程能够更有效地应对复杂多变的观测环境。

技术框架：该方法采用深度强化学习框架，包含以下主要模块：1) 环境模型：模拟卫星的运行状态、观测目标的信息以及各种约束条件；2) 智能体：基于深度神经网络，负责学习最优的调度策略；3) 奖励函数：用于评估智能体的行为，鼓励高质量的观测和节能操作。智能体通过与环境交互，不断学习和优化策略，最终实现高效的卫星调度。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将目标选择和观测时间优化整合到一个统一的DRL框架中。传统的调度方法通常将这两个问题分开处理，难以实现全局最优。此外，该方法还考虑了图像质量的影响因素，从而能够更有效地避免低质量图像的捕获，提高资源利用率。

关键设计：论文中使用了双重决策机制，智能体首先选择一个目标序列，然后为每个目标确定最佳的观测时间。奖励函数的设计至关重要，它需要平衡观测性能、图像质量和能量消耗。具体的网络结构和参数设置在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够显著降低低质量图像的捕获，降低幅度超过60%。同时，姿态机动造成的能量浪费减少了高达78%，表明该方法在节能方面具有显著优势。在保持观测性能的同时，实现了图像质量和资源效率的双重提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种地球观测卫星任务，尤其是在资源受限和对图像质量要求较高的场景下。通过优化卫星调度，可以提高观测效率，降低运营成本，并为环境监测、灾害预警、城市规划等领域提供更可靠的数据支持。未来，该方法还可以扩展到其他类型的空间任务，如空间碎片清除、空间态势感知等。

📄 摘要（原文）

The Agile Earth Observation Satellite Scheduling Problem (AEOSSP) entails finding the subset of observation targets to be scheduled along the satellite's orbit while meeting operational constraints of time, energy and memory. The problem of deciding what and when to observe is inherently complex, and becomes even more challenging when considering several issues that compromise the quality of the captured images, such as cloud occlusion, atmospheric turbulence, and image resolution. This paper presents a Deep Reinforcement Learning (DRL) approach for addressing the AEOSSP with time-dependent profits, integrating these three factors to optimize the use of energy and memory resources. The proposed method involves a dual decision-making process: selecting the sequence of targets and determining the optimal observation time for each. Our results demonstrate that the proposed algorithm reduces the capture of images that fail to meet quality requirements by > 60% and consequently decreases energy waste from attitude maneuvers by up to 78%, all while maintaining strong observation performance.