针对战场实战电磁对抗作战中，大量雷达干扰信号可以被简单迅速地生成，使用传统卷积神经网络对雷达干扰进行识别存在规模大，难以在小型化装备上搭载的问题。提出一种改进的轻量化卷积神经网络，通过在传统神经网络中使用动态卷积核尺寸技术并添加批量归一化层技术，提高网络的识别效能。通过提取干扰信号时频特征，构建训练集与测试集对网络进行训练。仿真实验表明，该网络对6种干扰信号在-8 dB干噪比条件下识别准确率达到96 %以上，对比其他网络具有更好的识别准确效能。
