本发明公开了一种基于CNN‑LSTM网络的ISAC使能车联网环境角度估计方法及系统，获取车辆位于不同位置时相对于基站的水平角度以及对应的基站接收天线处的信号抽样值作为训练样本；将训练样本变形为二维矩阵后送入CNN‑LSTM神经网络模型；提取特征数据间的空间联系，基于特征数据间的空间联系确定特征数据间的时间联系，对空间联系和时间联系进行整合和加权，输出网络角度预测值计算误差，再进行误差反向传播，得到训练好的角度估计网络；将待估计的基站接收天线接收信号值输入训练好的角度估计网络中，得到验证样本的角度估计值。采用本发明方法提高了角度估计的精确度，提升网络的最终角度估计性能。