不完全信息Epsilon纳什均衡的航天器末端追逃博弈策略

针对不完全信息下的航天器末端追逃问题，提出了一种满足Epsilon纳什均衡的微分博弈控制策略。首先，建立了完全信息下的有限时间追逃纳什均衡策略对，并将其作为目标航天器实际采取的控制策略，使目标航天器掌握博弈进程的完全信息，进而获得更好的逃逸性能。在此基础上，考虑拦截航天器不能获取目标控制矩阵信息的态势，设计了基于广义卡尔曼滤波的行为学习信息估计算法，使拦截器能够对目标的不完全信息进行估计，并提出了不完全信息下的末端追逃博弈控制策略。经过理论分析，证明了所设计的不完全信息下微分博弈策略对满足Epsilon纳什均衡。最后，仿真结果表明该算法可以有效估计目标的不完全信息，确保拦截器能够在有限时间内快速拦截目标。