本发明公开了一种基于深度学习的无网格波达方向估计方法。本发明方法步骤为：建立阵列输出模型；生成神经网络训练数据集；神经网络架构设计及构建半正定协方差矩阵；设置损失函数并训练神经网络；利用神经网络重构半正定协方差矩阵，并估计信号源数；利用重构的半正定协方差矩阵估计信号波达方向。本发明方法中用于波达方向估计的协方差矩阵是由辅助矩阵构造，相比直接用网络输出构造协方差矩阵的方法，保证了构造的协方差矩阵的半正定性。该半正定性更加符合一般的阵列信号处理模型。本发明方法对用于网络训练的损失函数进行了白化处理，减少了损失函数中误差向量中元素之间的相关性，从而可提高基于神经网络的算法的性能。