为了解决卫星通信系统在对抗电磁环境中的干扰实时检测识别问题，提出了一种基于自注意力(Self-attention, SA)机制的高效轻量化网络模型。通过采用DenseNet加速对原始IQ信号的特征提取，并引入自注意力模块代替参数量较大的多重卷积层，实现对卫星通信系统中常见的干扰样式进行分类识别。仿真结果表明，在识别准确率方面达到常规的神经网络模型和算法性能水平的条件下，所提模型在网络复杂度和运算时延方面得到有效压缩。
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