Con el desarrollo del aprendizaje profundo en el campo de la visión por computadora, los modelos de redes neuronales convolucionales y los mecanismos de atención se han aplicado ampliamente en el reconocimiento de objetivos en imágenes SAR. La mejora de la atención de las redes neuronales convolucionales en el reconocimiento de objetivos en imágenes SAR existentes se centra en la información espacial y de canal, pero carece de investigación sobre la relación y el mecanismo de reconocimiento entre la información espacial y de canal. En respuesta a este problema, este artículo propone un módulo de atención híbrido e introduce un módulo de mecanismo de Atención Mixta (MA) en la red MobileNetV2. El mecanismo MA propuesto considera completamente el cálculo integral de la atención espacial (SPA), la atención de canal (CHA) y la atención coordinada (CA). Puede ingresar mapas de características para un ponderado integral para mejorar las características de las regiones de interés, con el fin de mejorar la tasa de reconocimiento de objetivos vehiculares en imágenes SAR. La superioridad de nuestro algoritmo fue verificada a través de experimentos en el conjunto de datos MSTAR.