为了解决经典信号检测方法在性能和复杂度上的不足，根据智能反射器辅助通信的特点，采用深度学习方法设计了一种新的智能反射器辅助通信信号检测网络。根据梯度下降算法的发展理念，该网络采用了多个类似单元结构的级联。在每个单元中，通过设计短路直接连接结构来加强某些输入的影响，并通过单元权重系数来调整网络中不同单元的重要性。仿真结果表明，与传统的线性检测算法相比，该深度检测网络在各种规模的智能反射器辅助通信系统中具有更大的性能改进和更低的复杂度。