Chien等自主Sensorweb与EO-1：事件触发重规划模型

文献与适用边界

对应文献：Chien等的“An Autonomous Earth-Observing Sensorweb”和EO-1 Autonomous Sciencecraft Experiment相关文献。

该类研究关注星上自主、传感器网和事件触发观测，不是专门的光学/SAR同平台调度。但它给出了从“固定计划”走向“检测-触发-重规划”的闭环思想。

算法思路

系统先执行基础观测计划；当星上或地面传感器检测到事件后，生成新任务请求，并重新评估任务优先级。调度器在不破坏安全约束的前提下，把新任务插入后续计划。

事件触发模型

设传感器检测事件 $e$，事件置信度为 (conf(e))，事件价值为 (v(e))。触发条件：

$$conf(e)\ge \theta_{conf},\quad v(e)\ge \theta_v$$

触发任务 $i_e$ 的优先级可定义为：

$$p_{i_e}=p_0+\alpha conf(e)+\beta v(e)$$

重规划目标

新计划 $P$ 相对于旧计划 $P^0$ 的目标：

$$\max \sum_i p_ix_i-\lambda \Delta(P,P^0)$$

其中扰动：

$$\Delta(P,P^0)=\sum_i |x_i-x_i^0|+\sum_i |s_i-s_i^0|$$

对光学/SAR同平台，若事件由SAR检测，则可触发光学确认：

$$trigger(SAR\_detect_i)\Rightarrow candidate(i,OPT)$$

若事件由光学检测但云量后续升高，则触发SAR持续监测：

$$trigger(OPT\_detect_i,\hat{C}_i>\theta_C)\Rightarrow candidate(i,SAR)$$

约束推导

已执行任务不可更改：

$$x_i=x_i^0,\quad i\in I^{done}$$

短时冻结窗口内任务不可更改：

$$x_i=x_i^0,\quad i\in I^{frozen}$$

新插入任务必须满足时间窗：

$$a_i\le s_i,\quad s_i+d_i\le b_i$$

并满足资源状态：

$$E_t\ge E^{min},\quad S_t\le S^{max},\quad H_t\le H^{max}$$

算法流程

1. 执行原始计划。
2. 星上或传感器网检测事件。
3. 生成新任务并计算优先级。
4. 锁定已执行和短时不可更改任务。
5. 在剩余计划中插入新任务并修复冲突。
6. 输出更新计划。

同平台意义

同平台光学/SAR最需要这种闭环：SAR适合全天候初始发现，光学适合确认；光学适合语义识别，SAR适合后续云下监测。事件触发重规划可以把两类载荷从“预先排好”推进到“根据观测结果动态切换”。

论文截图（算法流程、步骤与效果）

截图来自对应论文 PDF 页面，并已通过 PicGo 上传。用于快速定位原文中的算法流程、关键步骤或实验效果；若截图为相关替代文献，已在说明中标注。

截图 1：系统流程页：传感器网触发高分辨率观测的机制

来源：R08_An Autonomous Earth-Observing Sensorweb.pdf，PDF 第 2 页。

截图 2：算法/步骤页：事件到观测请求的规则映射与自主处理

来源：R08_An Autonomous Earth-Observing Sensorweb.pdf，PDF 第 4 页。