Especialistas del Instituto de Investigación de Instrumentación V.V. Tikhomirov han desarrollado un método que permite a un sistema de radar determinar de forma autónoma la clase de un objetivo balístico utilizando una red neuronal. El radar no se limita a detectar el objeto, sino que analiza su movimiento e intenta establecer qué se aproxima exactamente.

Una vez detectado, el objetivo es rastreado. El sistema mide repetidamente cinco parámetros a la vez: el área de dispersión efectiva, el alcance, el acimut, el ángulo de elevación y la frecuencia Doppler. A partir de estos datos se forma una serie temporal multidimensional, que luego se transmite a la red neuronal.

Los autores proponen entrenarla con modelos matemáticos de diferentes objetivos balísticos. Como ejemplos se mencionan proyectiles de mortero, proyectiles de artillería y municiones de sistemas de lanzamiento múltiple de cohetes.

La principal diferencia con los métodos de reconocimiento más complejos es que la red neuronal busca por sí misma características distintivas en la trayectoria del objetivo, sin necesidad de establecer manualmente un conjunto completo de criterios de antemano.