轻量化的ML SNet雷达复合干扰识别算法

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摘 要：针对复杂电磁环境下雷达复合干扰识别困难和网络模型复杂度高的问题，将多标签分类与改进的ShuffleNet V2相结合，提出一种轻量化的多标签ShuffleNet（multi labeling ShuffleNet， ML SNet）雷达复合干扰识别算法。首先，使用轻量化的ShuffleNet V2作为主干网络，引入SimAM（similarity based attention module）注意力机制，提高网络特征提取能力。（剩余18087字）

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