本发明公开了属于无线通信技术领域，特别涉及适用于毫米波通信的无线信道状态及场景识别方法及系统。所述识别方法建立多层深度神经网络；计算信道统计参数和多径簇参数，其中信道统计参数包括信号接收功率、动态范围、时延扩展及莱斯因子；多径簇参数包括平均簇间隔、簇衰减因子、首簇多径衰减因子及平均多径衰减因子；将信道统计参数及多径簇参数输入网络，输出信道状态及场景信息完成训练；使用经过训练的神经网络对信道状态和场景进行实时识别。本发明公开识别方法克服传统识别方法准确度较低的问题，无需复杂的输入参数，有效提升识别的实时性及准确度，适用于毫米波通信中高铁、无人机等快时变应用，保障毫米波通信安全正常运行。