本发明属于无线通信技术领域，具体为一种基于深度学习的到达角估计系统。本发明系统包括信号模型、数据预处理模块、双分支神经网络模型；信号模型用于对输入信号进行建模；数据预处理模块用于初步提取信号特征；双分支神经网络模型包括特征提取网络和并行预测网络，并行预测网络包括分类分支，回归分支和输出层；特征提取网络用于提取输入数据的深层特征，输出给分类分支和回归分支，分类分支给出DoA的大致范围即掩码，回归分支给出DoA相对网格点的误差，输出层结合两个分支的结果给出最终的DoA估计结果。仿真结果表明，与基于模型的深度学习方法和已有的深度学习方法相比，本发明在存在模型缺陷的情况下，能够达到更高的DoA估计精度，且大小仅为1.8MB。