正交时频空间（Orthogonal Time Frequency Space, OTFS）作为一种新兴的调制技术，在高速移动通信中展现出显著优势。然而，由于其复杂的信号结构和高维度的稀疏表示，传统的信号检测方法在计算复杂度和检测性能上面临巨大挑战。本文提出了一种基于深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）的信号检测算法，旨在通过端到端的学习方式提升信号检测的准确性和效率。

关键词：OTFS；深度学习；信号检测；无线通信；DNN

1 引言

随着5G/6G技术的发展，对更高数据速率和更低延迟的需求推动了新型调制技术的研究与应用。OTFS调制通过将信息映射到二维时频域上，并利用稀疏性进行高效传输，有效克服了传统OFDM在高速移动场景下的频率选择性衰落问题。但是，OTFS系统的接收端需要处理大规模的时频网格数据，这对信号检测提出了严峻的技术难题。

2 系统模型与问题描述

假设发送端采用OTFS调制方案，经过信道传输后到达接收端。接收信号可以表示为：

\[ y = Hx + n \]

其中，\(y\) 是接收到的信号向量，\(H\) 表示信道矩阵，\(x\) 为发送信号向量，\(n\) 是加性高斯白噪声。我们的目标是设计一种有效的信号检测方法，从接收到的混叠信号中恢复出原始发送信号 \(x\)。

3 深度神经网络信号检测方法

3.1 网络架构设计

本研究构建了一个多层感知器（MLP）作为基础框架，该网络包含多个全连接层和激活函数。为了增强模型的表达能力，我们引入了批归一化（Batch Normalization）和Dropout机制来防止过拟合现象的发生。

3.2 训练过程

采用均方误差（Mean Squared Error, MSE）作为损失函数，利用随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent, SGD）优化参数。训练集由仿真生成的大量样本组成，包括不同信噪比条件下的OTFS信号及其对应的标签。

4 实验结果与分析

实验结果表明，所提出的DNN方法能够在多种信道条件下实现稳定的信号检测效果。特别是在高信噪比环境下，该方法相较于传统最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）具有更高的准确性以及更快的收敛速度。

5 结论

本文提出了一种基于深度神经网络的OTFS系统信号检测算法，通过模拟人脑的工作原理实现了对复杂信号的有效解析。未来工作将进一步探索更先进的网络结构以及自适应调整策略以适应更多样化的应用场景。

参考文献略

请注意，以上内容仅为示例性质，实际撰写时应结合具体研究成果进行详细阐述，并确保所有引用资料来源可靠准确。