基于深度学习的OTFS检测模型构建方法、检测方法及装置

本申请提供一种基于深度学习的OTFS检测模型构建方法、检测方法及装置，构建方法包括随机生成时域输入信号集，将生成的时域输入信号集发送到接收端，得到时域接收信号集，对时域接收信号集进行转换处理，得到时频‑多普勒域接收信号集；对所述时频‑多普勒域接收信号集中的每个时延‑多普勒域发射信号标注真实分类标签，得到训练集；将训练集输入构建的OTFS检测模型，输出训练集中每个时延‑多普勒域发射信号对应的预测分类标签，重复训练至预定的迭代次数后终止训练，得到训练好的OTFS检测模型；本发明提供的OTFS检测模型基于编码器模块、时延‑多普勒模块和解码器模块，尤其是通过引入时延‑多普勒域Attention机制，具有更好的数据检测效果。