本发明提供一种基于深度学习的无网格信号源DOA估计方法，通过接收端使用阵元数为M的稀疏阵列进行架构；利用所架构的稀疏阵列接收入射信号并建模；计算稀疏阵列接收信号的采样协方差矩阵计算生成接收信号所对应的协方差矩阵张量构造基于卷积神经网络的信号源个数估计网络，得到估计信号源个数构造基于卷积神经网络的信号降噪重构网络CRN，得到重构的无噪协方差矩阵的首行向量的估计值恢复无噪协方差矩阵并搜索信号源方向DOA；该方法，能够去除噪声干扰的同时，可以估计更多的信号；并且通过采用无网格的估计方法，由无噪协方差矩阵估计得到DOA，避免了网格失配问题。