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针对合成孔径雷达(SAR)图像噪声较高,导致目标识别率较低的问题,选取MSTAR数据作为样本集,首先分析了对网络添加注意力机制的必要性,接着在残差注意力网络中引入残差收缩块,从识别率和参数量的角度进行实验分析。改进残差注意力网络的第一阶段和输出阶段,得到模型S,最终模型S的识别率达99.6%的同时,参数量减少了近1/2。为测试改进模型的鲁棒性,对图像进行了遮挡和加噪处理,结果显示,在图像被遮挡和有椒盐噪声情况下,模型S具有较强的鲁棒性。