Como una nueva variante de la modulación espacial (SM), la modulación espacial mejorada (ESM) proporciona una mayor eficiencia espectral y mejor rendimiento de tasa de error de bits (BER) en comparación con SM. En ESM, los métodos tradicionales de detección de señales como la máxima verosimilitud (ML) tienen la desventaja de una alta complejidad. Por lo tanto, en este artículo, intentamos resolver este problema utilizando una red neuronal profunda (DNN). Específicamente, proponemos una estructura de DNN en bloques (B-DNN), en la cual se utilizan B-DNN más pequeños para identificar las antenas activas junto con los símbolos de la constelación que transmiten. Los resultados de la simulación indican que el rendimiento de BER relacionado con el método B-DNN introducido supera tanto a los métodos de error cuadrático medio mínimo (MMSE) como a los métodos de anulación de ceros (ZF), acercándose al método ML. Además, el método propuesto requiere menos tiempo de cálculo en comparación con el método ML.