引言

随着通信技术的不断发展，无线通信系统的性能需求日益提高。在传统正交频分复用（OFDM）技术的基础上，一种新型的调制技术——正交时频空间（OTFS）应运而生。OTFS技术以其独特的二维时频域表示方式，在高速移动场景中展现出卓越的抗多径干扰能力，成为下一代无线通信的重要研究方向之一。

然而，由于OTFS信号处理过程复杂度较高，传统的基于数学模型的信号检测算法难以满足实时性要求。深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）作为一种强大的非线性映射工具，近年来被广泛应用于通信领域的信号处理任务中。本文提出了一种基于DNN的OTFS系统信号检测方法，旨在通过端到端的学习框架实现高效、准确的信号解调与参数估计。

系统模型概述

OTFS基本原理

OTFS信号采用时频网格作为信号传输的基础单元，每个网格点对应一个复值符号。发送端将信息映射到时频网格上，并通过离散傅里叶变换（DFT）将其转换为时域波形进行发射；接收端则需经过一系列复杂的信号处理步骤，包括信道估计、符号恢复等操作，最终还原原始数据流。

DNN架构设计

本研究构建了一个包含多个全连接层和卷积层的DNN模型。该模型以接收到的混叠信号为输入，通过逐层特征提取与分类预测，输出对应的OTFS符号序列。具体而言，网络的第一阶段利用卷积核捕捉信号中的局部相关性；第二阶段采用全连接层进一步挖掘全局特征；最后，借助Softmax函数完成符号类别判别。

方法创新点

1. 自适应学习机制：针对不同信噪比（SNR）条件下的OTFS信号，设计了动态调整损失函数权重的比例因子，确保模型在各种环境下均能保持良好的泛化性能。

2. 联合优化策略：将信号检测问题视为一个多任务学习框架，同时考虑符号恢复与噪声抑制两个子任务，通过共享底层特征表示提升整体性能。

3. 硬件友好型实现：考虑到实际部署需求，对DNN模型进行了轻量化改造，减少计算量的同时保证精度损失最小化。

实验结果分析

为了验证所提方法的有效性，我们在标准测试平台上进行了仿真实验。结果显示，相较于经典的Turbo均衡器及最大似然检测器，该方案在误比特率（BER）指标方面表现出明显优势，特别是在高阶调制场景下更为显著。此外，通过对训练集规模、网络结构参数等关键因素的敏感性分析，我们发现适当增加隐藏层数目或引入残差连接均可进一步改善模型表现。

结论与展望

本文成功地将深度学习技术引入到了OTFS信号检测领域，并取得了令人鼓舞的结果。未来的工作将进一步探索如何结合物理层知识指导网络结构的设计，以及如何利用迁移学习加速新环境下的适配过程。相信随着理论研究和技术手段的进步，基于DNN的OTFS信号检测方法将在实际应用中发挥更大作用，推动5G乃至6G时代的无线通信发展迈上新台阶。