基于神经网络的降落伞落点散布快速生成方法

为了解决使用蒙特卡洛法计算降落伞落点散布慢的问题,提出了组合使用降落伞运动模型和神经网络产生落点散布,并利用硬件加速神经网络推理过程的方法。降落伞运动模型用于产生散布中心,神经网络用于产生相对于散布中心的落点。验证了两种不同结构的神经网络：多层感知器和转置卷积神经网络。发现降落伞运动模型结合多层感知器计算得到的降落伞落点散布和使用蒙特卡洛法计算得到的落点散布最为接近。同时,降落伞运动模型和多层感知器或者转置卷积神经网络组合使用都可以达到实时计算降落伞落点散布的效果。因此,提出的方法可以较好地应用于高时效性场景下的降落伞落点散布计算。