Изобретение относится к области радиолокации и может быть использовано для распознавания в импульсно-доплеровской радиолокационной станции (РЛС) различных типов воздушной цели из класса «Самолет с турбореактивным двигателем (ТРД)» при стационарных условиях ее полета на основе нейронной сети. Технический результат заключается в разработке способа, который позволяет распознать в импульсно-доплеровской РЛС с вероятностью, не ниже заданной, тип воздушной цели из класса «Самолет с ТРД» при стационарных условиях ее полета. В заявленном способе радиолокационный сигнал S(t), отраженный от самолета с ТРД, подвергается в Блоке быстрого преобразования Фурье (БПФ) узкополосной доплеровской фильтрации и преобразуется в амплитудно-частотный спектр (АЧС) S(f)={F,А}, где F - значения частот спектральных составляющих, А - соответствующие им амплитуды. В Устройстве усечения и нормирования спектра вычисляется поддиапазон нахождения информативных признаков и производится усечение АЧС по вычисленному поддиапазону и нормирование по амплитуде. Усеченный и нормированный массив амплитуд А поступает на соответствующие входы Оценивающего устройства, представляющего собой множество W предварительно обученных нейронных сетей в блоке Модель нейронной сети. Каждая нейронная сеть производит распознавание только одного из W типов априорного алфавита классов. Выходом w-й нейронной сети в Оценивающем устройстве будет являться вероятность Р₁ совпадения поступившего образа нормированных амплитуд А с одним из W типов априорного алфавита классов и вероятность Р₂ несоответствия поданного образа нормированных амплитуд А сформированному нейронной сетью обобщенного образа. С выхода Оценивающего устройства вектор оценок вероятностей отнесения образа нормированных амплитуд к w типу воздушной цели из W возможных поступает на вход Решающего устройства. В Решающем устройстве производится сравнение вероятностей Р₁ и Р₂ с заданными пороговыми вероятностями P_пор1 и Р_пор2, соответственно. В случае выполнения условия P_1w>Р_пор1∪Р_2w>Р_пор2 по критерию максимума вероятности P_1w производится однозначное отнесение к конкретному типу w воздушной цели из состава априорного алфавита классов, значение которого поступает на выход Решающего устройства в качестве результата распознавания. Обучение нейронных сетей производится в Модели нейронной сети по типам W априорного алфавита классов при помощи модельного отраженного радиолокационного сигнала. 1 ил., 1 табл.