近年來，隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用和通信領(lǐng)域技術(shù)的演化邁進，二者的相互融合發(fā)展成為必然趨勢，而數(shù)據(jù)集作為訓練模型的基礎(chǔ)逐漸走入研究者視野，變得越發(fā)重要。業(yè)界重磅機構(gòu)中國移動和中國信息通信研究院也都發(fā)布了各自的數(shù)據(jù)集平臺（智慧網(wǎng)絡(luò)開放創(chuàng)新平臺、移動通信開放平臺?）。在本文中，我們將介紹網(wǎng)絡(luò)智能化領(lǐng)域中TOP 10研究方向和常用的數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集在各自的場景內(nèi)具有廣泛的應(yīng)用和重要的地位，希望能夠為廣大研究人員和工程師提供一些參考和幫助。

無線信道建模和預(yù)測

信道是物理層的核心之一，它的性能決定了無線通信的傳輸效率和穩(wěn)定性。因此，無線信道建模和預(yù)測作為無線通信系統(tǒng)設(shè)計和優(yōu)化的基礎(chǔ)，是無線通信領(lǐng)域中的重要研究方向以及技術(shù)研發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。隨著5G無線通信技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用，無線信道建模和預(yù)測數(shù)據(jù)集的研究越來越受到關(guān)注。

無線信道建模和預(yù)測數(shù)據(jù)集用于研究無線信號在傳播過程中的衰落特性、多徑傳播、信道容量等問題，預(yù)測無線信號在信道中的傳播特性。這些數(shù)據(jù)集通常包含信號強度、相位、延遲等信息，以及相應(yīng)的地理位置、天線配置、頻率等元數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集可以是實測數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)或者公開數(shù)據(jù)集，被用于訓練和測試無線信道模型，評估模型的性能，以及開發(fā)新的無線通信技術(shù)和算法，從而幫助我們更好地理解和優(yōu)化無線通信系統(tǒng)的設(shè)計和性能。

目前，許多企業(yè)和研究機構(gòu)都在投入大量資源進行無線信道建模和預(yù)測的研究，并且一些公開的數(shù)據(jù)集也不斷被發(fā)布和更新。 一些著名的公開數(shù)據(jù)集包括IEEE 802.11ad Channel Measurement Dataset、Channel SENSED等，為研究者提供了寶貴的數(shù)據(jù)資源，無線信道建模和預(yù)測數(shù)據(jù)集的發(fā)展和應(yīng)用將會推動無線通信技術(shù)的進步和發(fā)展。

自適應(yīng)調(diào)制與編碼

自適應(yīng)調(diào)制與編碼（AMC）是一種基于物理層的鏈路自適應(yīng)技術(shù)，該技術(shù)主要通過調(diào)整無線鏈路的調(diào)制方式和編碼速率來確保鏈路的傳輸質(zhì)量。當信道條件較差時，系統(tǒng)會選擇較小的調(diào)制方式和編碼速率；而當信道條件較好時，系統(tǒng)則選擇較大的調(diào)制方式，從而最大化傳輸速率。在調(diào)整過程中，系統(tǒng)總是希望傳輸?shù)臄?shù)據(jù)速率與信道變化的趨勢一致，從而最大化地利用無線信道的傳輸能力。尤其在是5G時代，由于更高的傳輸速率和更大的頻譜利用率需求，自適應(yīng)調(diào)制與編碼技術(shù)的研究熱度進一步增加。

自適應(yīng)調(diào)制與編碼數(shù)據(jù)集通常包括信道質(zhì)量指示（CQI）、預(yù)編碼矩陣指示（PMI）和 rank 指示（RI）等信息的測量和反饋。這些信息用于在上行和下行信道中實現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)制和編碼。通過在不同的信道條件下進行測試，研究人員可以評估和比較各種調(diào)制方式和編碼速率組合在不同場景下的傳輸性能，從而為實際應(yīng)用提供參考。

邊緣計算與邊緣智能

隨著5G技術(shù)的逐漸成熟和商用，邊緣計算和邊緣智能將會成為未來的發(fā)展趨勢。邊緣計算和邊緣智能是兩個相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，為滿足各種實時應(yīng)用的需求，以提高數(shù)據(jù)處理效率和降低延遲，因此它們都需要大量的數(shù)據(jù)集來進行測試和評估。

邊緣計算是一種將數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)來源的節(jié)點處進行處理的技術(shù)，而邊緣智能則是一種將數(shù)據(jù)分析、機器學習或人工智能應(yīng)用于邊緣計算架構(gòu)中的工作負載。邊緣計算的數(shù)據(jù)集通常來自于真實世界中各種傳感器和設(shè)備，如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、本地終端設(shè)備或邊緣服務(wù)器等，這些數(shù)據(jù)集需要包含實際應(yīng)用場景中的各種數(shù)據(jù)特征和異常情況，主要用于評估邊緣計算架構(gòu)的性能和效率，例如，測試邊緣計算設(shè)備的數(shù)據(jù)處理能力、延遲、能耗等方面的指標。然而，在現(xiàn)有技術(shù)條件下獲取這些信息并進行有效整合仍然存在一定難度。邊緣智能的數(shù)據(jù)集通常需要包含實際應(yīng)用場景中的各種數(shù)據(jù)特征和標簽，主要用于評估在邊緣計算架構(gòu)中應(yīng)用人工智能算法和框架的可行性和性能。這些數(shù)據(jù)集都是為了滿足邊緣計算和邊緣智能的研究和應(yīng)用需求而設(shè)計的，通過對這些數(shù)據(jù)集的測試和評估，可以不斷提高邊緣計算和邊緣智能的性能和效率。

網(wǎng)絡(luò)流量分析與拓撲優(yōu)化

網(wǎng)絡(luò)流量分析與優(yōu)化是通信網(wǎng)絡(luò)的一個重要研究方向，其目的是通過對網(wǎng)絡(luò)流量的分析和優(yōu)化，提高網(wǎng)絡(luò)性能和可靠性。隨著信息化技術(shù)的快速發(fā)展和普及，網(wǎng)絡(luò)流量分析與優(yōu)化數(shù)據(jù)集的研究和應(yīng)用也呈現(xiàn)出快速發(fā)展的趨勢，研究熱度持續(xù)升溫。

網(wǎng)絡(luò)流量分析與優(yōu)化數(shù)據(jù)集通常包括網(wǎng)絡(luò)流量日志、網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計信息、網(wǎng)絡(luò)流量鏡像等，包含了實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的各種流量特征和通信行為，如HTTP、FTP、電子郵件、在線視頻等。通過對這些數(shù)據(jù)集進行分析和挖掘，能夠獲取網(wǎng)絡(luò)流量的統(tǒng)計特性、通信模式、異常情況等信息，可以實時監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)性能，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊和異常行為，診斷網(wǎng)絡(luò)故障，提高網(wǎng)絡(luò)安全性和可靠性。同時，通過對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的分析和建模，還可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和資源配置，提高網(wǎng)絡(luò)效率和利用率。

目前，國內(nèi)外許多高校、研究機構(gòu)和企業(yè)已經(jīng)對網(wǎng)絡(luò)流量分析與優(yōu)化數(shù)據(jù)集開展了廣泛的研究和應(yīng)用實踐，其發(fā)展和應(yīng)用對于提高網(wǎng)絡(luò)安全性和可靠性、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和資源配置、提升網(wǎng)絡(luò)性能和傳輸效率等方面都具有重要意義。

故障感知與故障定位

隨著云計算的普及和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模逐漸擴大，網(wǎng)絡(luò)行為復(fù)雜性逐漸提高，對于網(wǎng)絡(luò)故障的快速檢測和定位需求也越來越迫切。由于網(wǎng)絡(luò)故障對于用戶體驗和網(wǎng)絡(luò)運營都會帶來很大的影響，因此，許多企業(yè)和組織都投入大量資源和人力進行網(wǎng)絡(luò)故障感知和定位的研究和應(yīng)用，這也推動了故障感知與故障定位數(shù)據(jù)集的火熱發(fā)展。

故障感知與故障定位數(shù)據(jù)集通常包括網(wǎng)絡(luò)設(shè)備類型、設(shè)備運行狀態(tài)、故障時間及設(shè)備、故障等級及原因等。研究者和一線運維人員可以通過對該類數(shù)據(jù)集分析和處理，發(fā)現(xiàn)異常和故障的規(guī)律和特征，從而推斷出可能的原因，進一步建立精確、高效、智能的故障感知模型和根因分析算法，來實現(xiàn)快速準確的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備或系統(tǒng)故障檢測并定位故障原因，保障系統(tǒng)穩(wěn)定、安全和可靠運行。

網(wǎng)絡(luò)資源管理/分配優(yōu)化

網(wǎng)絡(luò)資源管理/分配優(yōu)化數(shù)據(jù)集主要涉及網(wǎng)絡(luò)通信領(lǐng)域中的資源管理和分配優(yōu)化問題。這類數(shù)據(jù)集通常包括網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)、節(jié)點信息、通信負載、流量特征等數(shù)據(jù)，用于評估網(wǎng)絡(luò)資源管理的性能和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源分配的策略。該類數(shù)據(jù)集用途非常廣泛，例如在網(wǎng)絡(luò)路由領(lǐng)域中，可用于評估路由算法的性能和優(yōu)化路由策略；在云計算領(lǐng)域中，可用于優(yōu)化虛擬機調(diào)度和網(wǎng)絡(luò)拓撲控制策略；在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中，可用于優(yōu)化節(jié)點協(xié)作和網(wǎng)絡(luò)資源分配策略等。大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用也為該類數(shù)據(jù)集的處理和分析提供了強有力的支持。通過對海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的采集、存儲和分析，可以獲得許多有價值的洞察，從而指導網(wǎng)絡(luò)資源管理和優(yōu)化策略的制定。

目前，由UC Irvine開發(fā)的INCASE數(shù)據(jù)集就是一個用于網(wǎng)絡(luò)資源管理/分配優(yōu)化的開源數(shù)據(jù)集，包含了各種網(wǎng)絡(luò)場景和參數(shù)配置下的網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)，為研究者提供了很好的研究和實驗平臺。隨著網(wǎng)絡(luò)智能化技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用需求的不斷增加，網(wǎng)絡(luò)資源管理/分配優(yōu)化數(shù)據(jù)集的研究和應(yīng)用前景也將更加廣闊。

大規(guī)模天線（MIMO）預(yù)編碼和解碼

隨著無線通信技術(shù)的迅速發(fā)展，大規(guī)模MIMO技術(shù)逐漸成為5G通信網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)之一，而預(yù)編碼和解碼技術(shù)在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用，因此，大規(guī)模MIMO的預(yù)編碼和解碼數(shù)據(jù)集的研究和應(yīng)用受到了廣泛關(guān)注。此外，由于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的復(fù)雜性和實際應(yīng)用的需求，需要處理海量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的信號處理算法，這也推動了相關(guān)數(shù)據(jù)集的發(fā)展和研究熱度的提升。

大規(guī)模MIMO預(yù)編碼和解碼數(shù)據(jù)集是一類用于大規(guī)模多輸入多輸出無線通信系統(tǒng)預(yù)編碼和解碼算法評估和優(yōu)化數(shù)據(jù)集。它們主要用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的預(yù)編碼和解碼算法的評估、測試和比較。除了預(yù)編碼數(shù)據(jù)集，大規(guī)模MIMO解碼數(shù)據(jù)集也受到了廣泛關(guān)注。在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，由于信道衰落和噪聲的影響，接收端需要采用先進的信號處理算法來恢復(fù)出原始信號。因此，大規(guī)模MIMO解碼數(shù)據(jù)集主要用于評估和優(yōu)化各種信號處理算法的性能，如MMSE、 turbo解碼、迭代譯碼等。

總之，大規(guī)模MIMO的預(yù)編碼和解碼數(shù)據(jù)集是5G通信領(lǐng)域中非常重要的數(shù)據(jù)集之一，其內(nèi)容涵蓋了大規(guī)模MIMO技術(shù)的理論、實現(xiàn)和原理樣機等方面。相關(guān)數(shù)據(jù)集的發(fā)展和研究對于推進無線通信技術(shù)的進步和應(yīng)用具有重要的意義。

時空序列預(yù)測

時序/時空預(yù)測數(shù)據(jù)集是指包含時間或空間序列數(shù)據(jù)的集合，通常用于預(yù)測未來的趨勢或事件。它們包含各種類型的測量數(shù)據(jù)，例如氣溫、氣壓、風速、電力消耗、房價、股票等。例如在氣象學領(lǐng)域，可以使用它們來預(yù)測未來的天氣狀況，在交通領(lǐng)域，可以使用它們來預(yù)測交通流量情況等。這種廣泛的用途使得時序/時空預(yù)測數(shù)據(jù)集成為目前研究的熱點之一。這種預(yù)測能力對于許多行業(yè)和領(lǐng)域來說非常重要，因為它可以幫助人們更好地規(guī)劃和管理資源，做出更明智的決策。

時序/時空預(yù)測數(shù)據(jù)集是機器學習和深度學習算法的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一，可以使用不同的機器學習算法和深度學習模型進行處理和分析，如LSTM、CNN、RNN等。近年來，研究人員在時序預(yù)測數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上提出了一系列新的模型和技術(shù)，如集成學習、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等，以提高預(yù)測精度和泛化能力。常見的時序/時空預(yù)測數(shù)據(jù)集包括M4挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)集、Energy disaggregation數(shù)據(jù)集、PGMDC數(shù)據(jù)集、出租車軌跡數(shù)據(jù)集、房價預(yù)測數(shù)據(jù)集、電價預(yù)測數(shù)據(jù)集、股票價格預(yù)測數(shù)據(jù)集、氣溫預(yù)測數(shù)據(jù)集、交通流量預(yù)測數(shù)據(jù)集等。這些數(shù)據(jù)集具有不同的特點和用途，但都為時序/時空預(yù)測領(lǐng)域的研究提供了重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和挑戰(zhàn)。

CSI信道反饋及壓縮

作為5G的關(guān)鍵研究技術(shù)，大規(guī)模MIMO因其高系統(tǒng)容量和高鏈路可靠性等優(yōu)點而備受關(guān)注，為了獲取大規(guī)模MIMO系統(tǒng)更好的空間復(fù)用與分集增益，基站需獲取精確的下行信道狀態(tài)信息來進行預(yù)編碼。隨著系統(tǒng)帶寬和MIMO天線數(shù)的增加，CSI的維度呈指數(shù)增大，而常規(guī)的基于碼本的CSI反饋方法因計算復(fù)雜度高和存儲開銷大等因素嚴重影響系統(tǒng)的傳輸效率與能力。因此，行之有效的CSI壓縮反饋方法才可以保證大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的高效運行和系統(tǒng)增益。

最近關(guān)于基于AI的CSI壓縮反饋技術(shù)的研究表明，應(yīng)用AI技術(shù)解決非線性問題與挑戰(zhàn)將越來越流行，并且可以提高CSI反饋壓縮的質(zhì)量與反饋傳輸?shù)木_度，還可以高效縮減CSI的運行時間。常見的CSI壓縮反饋算法有基于壓縮感知的CSI反饋算法、基于深度學習的CSI反饋算法等。CSI壓縮反饋數(shù)據(jù)集為基于AI的CSI壓縮反饋提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)集的構(gòu)建可通過仿真構(gòu)建或現(xiàn)網(wǎng)采集，其中仿真數(shù)據(jù)集通過信道建模產(chǎn)生理論場景下的信道數(shù)據(jù)，現(xiàn)網(wǎng)采集數(shù)據(jù)集則更復(fù)雜、更隨機、更多樣。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集應(yīng)滿足多種信道場景、不同發(fā)射天線數(shù)、不同系統(tǒng)帶寬配置等，豐富的數(shù)據(jù)集可提高AI模型的泛化性。

目前，各大研究機構(gòu)都致力于開發(fā)和應(yīng)用不同的CSI信道反饋壓縮數(shù)據(jù)集，以推動CSI壓縮反饋技術(shù)發(fā)展和落地。研究者更多是通過仿真方法構(gòu)建不同場景、不同參數(shù)配置下的信道數(shù)據(jù)，該方法可以驗證并不斷優(yōu)化AI算法性能。研究者同時開展基于現(xiàn)網(wǎng)實際場景信道數(shù)據(jù)的CSI壓縮反饋技術(shù)的性能驗證。

無線資源調(diào)度與決策

隨著5G技術(shù)的普及和未來無線通信技術(shù)的發(fā)展，無線資源調(diào)度與決策成為了關(guān)鍵技術(shù)之一。在多用戶、多小區(qū)、多波段的通信系統(tǒng)中，如何高效地利用有限的無線資源進行調(diào)度和決策，直接關(guān)系到整個通信系統(tǒng)的性能和效率，例如，如何進行無線信道分配、如何進行用戶調(diào)度、如何進行速率分配等。這些問題都需要大量的實驗數(shù)據(jù)和算法支持，因此，無線資源調(diào)度與決策數(shù)據(jù)集的研究和應(yīng)用得到了廣泛關(guān)注。

無線資源調(diào)度與決策數(shù)據(jù)集通常包含來自實際通信系統(tǒng)的測量數(shù)據(jù)，例如信道狀態(tài)信息、用戶位置信息、傳輸速率等信息，包含各種不同的場景和參數(shù)配置，以供研究者進行實驗和分析，來評估和優(yōu)化無線通信系統(tǒng)中的無線資源調(diào)度與決策算法。通過使用這些數(shù)據(jù)集，研究者可以開展算法實驗，比較不同算法的性能和效率，以尋找更好的調(diào)度和決策策略。無線資源調(diào)度與決策的目的是為了優(yōu)化整個通信系統(tǒng)的性能和效率。例如，如何進行無線資源分配和調(diào)度，以最大化系統(tǒng)吞吐量、最小化傳輸時延、最大化用戶滿意度等。

以上就是網(wǎng)絡(luò)智能化領(lǐng)域中常用的重磅TOP 10數(shù)據(jù)集，它們在各自的領(lǐng)域場景中都具有廣泛的應(yīng)用和重要的地位，希望能夠為大家提供一些參考和幫助。當然，不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集應(yīng)用場景不同，需要結(jié)合具體需求選擇合適的數(shù)據(jù)集。隨著網(wǎng)絡(luò)智能化技術(shù)的不斷發(fā)展，相信會有更多新數(shù)據(jù)集不斷涌現(xiàn)，推動通網(wǎng)絡(luò)智能化在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用和發(fā)展。

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