ResumoÐ Nesse trabalho, o uso de redes neurais do tipo feedfoward para estimação de posição e velocidade de alvos não cooperativos em sistemas de radar passivo é investigado. Medidas consideradas como variáveis de entrada da rede são as diferenças de tempo de chegada (TDOA, do inglês time-difference of arrival) e as diferenças de frequência Doppler (FDOA, do inglês frequency-difference of arrival) entre o sinal direto proveniente de um iluminador de oportunidade e o sinal refletido no alvo que chegam nos receptores. Em relação às entradas, os experimentos simulados utilizam somente informações de TDOA, somente informações de FDOA ou, então, as duas medidas conjuntamente. Além disso, com o intuito de determinar os parâmetros mais eficientes utilizados na rede, variam-se o número de neurônios, a quantidade de receptores e os níveis de erros associados às medidas. Finalmente, após eleger as melhores redes, os resultados são comparados a outras técnicas de estimação.Palavras-ChaveÐ Radar passivo, redes neurais feedforward, TDOA, FDOA.AbstractÐ In this paper, the authors investigate the use of feedforward neural networks to estimate the location and velocity of non-cooperative targets in passive radar systems. Time difference of arrival (TDOA) and frequency difference of arrival (FDOA) measurements between the direct-path signals originated by an illuminator of opportunity and the target's reflected signals acquired by sensors are the possible network inputs. Concerning network inputs, simulated experiments use only TDOAs, only FDOAs, or both measurements. Furthermore, to determine efficient network parameters, the experiments vary the number of neurons, amount of receivers, and error degrees. Finally, the best network results are compared with other estimation techniques.KeywordsÐ passive radar, feedforward neural network, time difference of arrival (TDOA), frequency difference of arrival (FDOA).