系统工程与电子技术

作者：蒋明煜(), 张顺生(), 肖思瑶()

单位：电子科技大学电子科学技术研究院，四川 成都 611731

关键词：合成孔径雷达,雷达目标识别,卷积神经网络,交叉注意力机制

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）飞机目标识别网络消耗部署资源大的问题，提出一种基于轻量级交叉注意力卷积神经网络（lightweight cross-attention convolutional neural network, LCA-CNN）的SAR飞机目标识别方法。一方面，通过交叉注意力机制对目标进行特征提取，使得网络能够更高效地从样本中学习到关键的分类表征，提升飞机细粒度识别的准确率。另一方面，只利用卷积层和注意力模块，从而大幅降低网络的整体参数量。在SAR-AIRcraft-1.0数据集上的对比实验表明：与其他经典的深度学习SAR图像识别算法方法相比，所提方法在更少参数条件下可实现更高的平均识别准确率。

来源：2025年第9期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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