Para mejorar la capacidad de detección de señal de los sistemas de multiplexación por división de frecuencia ortogonal, se propone un método de detección de señal basado en una red LSTM mejorada para sistemas OFDM. La red LSTM se optimiza mediante el Algoritmo de Enjambre Camaleón (CLCSA) con la varianza de acoplamiento y el aprendizaje de imágenes de lentes. El método de detección de señal basado en la red LSTM tradicional tiene el problema de un proceso de ajuste manual complejo e insuficiente estabilidad. Para resolver el problema anterior, se utiliza el Algoritmo de Enjambre Camaleón mejorado para optimizar los hiperparámetros iniciales de la red LSTM y obtener los hiperparámetros óptimos. Los hiperparámetros óptimos inicializan el modelo de red CLCSA-LSTM y se entrena el modelo de red CLCSA-LSTM. Finalmente, el modelo de red CLCSA-LSTM entrenado se utiliza para la detección de señal en el sistema OFDM. Los resultados de la simulación muestran que el rendimiento de detección de señal del receptor OFDM ha mejorado significativamente, y la dependencia del CP y la sobrecarga de pilotos puede reducirse. Bajo el mismo entorno de canal, el método propuesto en este documento tiene un mejor rendimiento que otros métodos de detección de señales, y se acerca al rendimiento del método MMSE, pero no necesita características estadísticas previas del canal, por lo que es fácil de implementar.