Vehículo a todo (V2X) es ampliamente considerado como una aplicación crítica para futuras redes de comunicación inalámbrica. En V2X, las grandes velocidades relativas entre vehículos pueden deteriorar severamente el rendimiento de la comunicación entre vehículos. La modulación espacio-temporal ortogonal (OTFS), que convierte canales selectivos en tiempo y frecuencia en canales no selectivos en el dominio de retardo-Doppler (DD), proporciona una solución para establecer comunicaciones inalámbricas confiables en escenarios V2X. Sin embargo, en escenarios complejos de multi-dispersión, el canal también sufre de un grave problema de interferencia inter-Doppler (IDI), lo que plantea un gran desafío para la demodulación precisa de las señales del receptor OTFS. Para abordar los problemas mencionados, este documento considera la variación de los puntos de muestreo de Doppler dentro de un símbolo al derivar el modelo de canal, lo que supera efectivamente el problema de IDI, y emplea un modelo de expansión de base (BEM) para convertir la estimación del canal en un problema de recuperación dispersa para los coeficientes de base. Además, para aprovechar mejor la naturaleza dispersa del canal OTFS, se emplea un algoritmo basado en el aprendizaje bayesiano disperso de paso de mensaje aproximado generalizado (GAMP-SBL) para estimar los coeficientes de base del canal. La complejidad de este algoritmo se reduce considerablemente en comparación con el algoritmo SBL convencional. Finalmente, se presentan resultados de simulación del sistema para verificar la superioridad del esquema propuesto.