网络智能化/通信AI TOP10 十大研究方向及数据集盘点

近年来，随着人工智能技术的广泛应用和通信领域技术的演化迈进，二者的相互融合发展成为必然趋势，而数据集作为训练模型的基础逐渐走入研究者视野，变得越发重要。在本文中，我们将介绍网络智能化领域中TOP 10研究方向和常用的数据集，这些数据集在各自的场景内具有广泛的应用和重要的地位，希望能够为广大研究人员和工程师提供一些参考和帮助。

无线信道建模和预测

信道是物理层的核心之一，它的性能决定了无线通信的传输效率和稳定性。因此，无线信道建模和预测作为无线通信系统设计和优化的基础，是无线通信领域中的重要研究方向以及技术研发的关键环节之一。随着5G无线通信技术的快速发展和应用，无线信道建模和预测数据集的研究越来越受到关注。

无线信道建模和预测数据集用于研究无线信号在传播过程中的衰落特性、多径传播、信道容量等问题，预测无线信号在信道中的传播特性。这些数据集通常包含信号强度、相位、延迟等信息，以及相应的地理位置、天线配置、频率等元数据。数据集可以是实测数据、模拟数据或者公开数据集，被用于训练和测试无线信道模型，评估模型的性能，以及开发新的无线通信技术和算法，从而帮助我们更好地理解和优化无线通信系统的设计和性能。

目前，许多企业和研究机构都在投入大量资源进行无线信道建模和预测的研究，并且一些公开的数据集也不断被发布和更新。 一些著名的公开数据集包括IEEE 802.11ad Channel Measurement Dataset、Channel SENSED等，为研究者提供了宝贵的数据资源，无线信道建模和预测数据集的发展和应用将会推动无线通信技术的进步和发展。

• 代表论著：Deep Learning-Based Automatic Modulation Classification: A Comprehensive Review (Wang et al., 2020)

自适应调制与编码

自适应调制与编码（AMC）是一种基于物理层的链路自适应技术，该技术主要通过调整无线链路的调制方式和编码速率来确保链路的传输质量。当信道条件较差时，系统会选择较小的调制方式和编码速率；而当信道条件较好时，系统则选择较大的调制方式，从而最大化传输速率。在调整过程中，系统总是希望传输的数据速率与信道变化的趋势一致，从而最大化地利用无线信道的传输能力。尤其在是5G时代，由于更高的传输速率和更大的频谱利用率需求，自适应调制与编码技术的研究热度进一步增加。

自适应调制与编码数据集通常包括信道质量指示（CQI）、预编码矩阵指示（PMI）和 rank 指示（RI）等信息的测量和反馈。这些信息用于在上行和下行信道中实现自适应调制和编码。通过在不同的信道条件下进行测试，研究人员可以评估和比较各种调制方式和编码速率组合在不同场景下的传输性能，从而为实际应用提供参考。

• 代表论著 ：Adaptive Modulation and Coding in Cognitive Radio Networks Using Machine Learning Techniques(Singh,et.al,2018)

边缘计算与边缘智能

随着5G技术的逐渐成熟和商用，边缘计算和边缘智能将会成为未来的发展趋势。边缘计算和边缘智能是两个相关的技术领域，为满足各种实时应用的需求，以提高数据处理效率和降低延迟，因此它们都需要大量的数据集来进行测试和评估。

边缘计算是一种将数据在数据来源的节点处进行处理的技术，而边缘智能则是一种将数据分析、机器学习或人工智能应用于边缘计算架构中的工作负载。边缘计算的数据集通常来自于真实世界中各种传感器和设备，如物联网设备、本地终端设备或边缘服务器等，这些数据集需要包含实际应用场景中的各种数据特征和异常情况，主要用于评估边缘计算架构的性能和效率，例如，测试边缘计算设备的数据处理能力、延迟、能耗等方面的指标。然而，在现有技术条件下获取这些信息并进行有效整合仍然存在一定难度。边缘智能的数据集通常需要包含实际应用场景中的各种数据特征和标签，主要用于评估在边缘计算架构中应用人工智能算法和框架的可行性和性能。这些数据集都是为了满足边缘计算和边缘智能的研究和应用需求而设计的，通过对这些数据集的测试和评估，可以不断提高边缘计算和边缘智能的性能和效率。

• 代表论著 ：“An AI-driven computation offloading scheme for mobile edge computing networks” by Xianfu Chen et.al.(Southwest Jiaotong University).

网络流量分析与拓扑优化

网络流量分析与优化是通信网络的一个重要研究方向，其目的是通过对网络流量的分析和优化，提高网络性能和可靠性。随着信息化技术的快速发展和普及，网络流量分析与优化数据集的研究和应用也呈现出快速发展的趋势，研究热度持续升温。

网络流量分析与优化数据集通常包括网络流量日志、网络流量统计信息、网络流量镜像等，包含了实际网络环境中的各种流量特征和通信行为，如HTTP、FTP、电子邮件、在线视频等。通过对这些数据集进行分析和挖掘，能够获取网络流量的统计特性、通信模式、异常情况等信息，可以实时监测网络性能，发现网络攻击和异常行为，诊断网络故障，提高网络安全性和可靠性。同时，通过对网络流量数据的分析和建模，还可以优化网络规划和资源配置，提高网络效率和利用率。

目前，国内外许多高校、研究机构和企业已经对网络流量分析与优化数据集开展了广泛的研究和应用实践，其发展和应用对于提高网络安全性和可靠性、优化网络规划和资源配置、提升网络性能和传输效率等方面都具有重要意义。

• 代表论著 ：Analyzing and Optimizing Network Performance of LTE Networks: A Data-Driven Approach（2018）

故障感知与故障定位

随着云计算的普及和大数据技术的快速发展，网络规模逐渐扩大，网络行为复杂性逐渐提高，对于网络故障的快速检测和定位需求也越来越迫切。由于网络故障对于用户体验和网络运营都会带来很大的影响，因此，许多企业和组织都投入大量资源和人力进行网络故障感知和定位的研究和应用，这也推动了故障感知与故障定位数据集的火热发展。

故障感知与故障定位数据集通常包括网络设备类型、设备运行状态、故障时间及设备、故障等级及原因等。研究者和一线运维人员可以通过对该类数据集分析和处理，发现异常和故障的规律和特征，从而推断出可能的原因，进一步建立精确、高效、智能的故障感知模型和根因分析算法，来实现快速准确的网络设备或系统故障检测并定位故障原因，保障系统稳定、安全和可靠运行。

• 代表论著 ：Temporal Log Parsing and Fault Localization for Large-Scale Systems （Daniel Sanchez,et.al,2019)

网络资源管理/分配优化

网络资源管理/分配优化数据集主要涉及网络通信领域中的资源管理和分配优化问题。这类数据集通常包括网络拓扑结构、节点信息、通信负载、流量特征等数据，用于评估网络资源管理的性能和优化网络资源分配的策略。该类数据集用途非常广泛，例如在网络路由领域中，可用于评估路由算法的性能和优化路由策略；在云计算领域中，可用于优化虚拟机调度和网络拓扑控制策略；在物联网领域中，可用于优化节点协作和网络资源分配策略等。大数据技术的广泛应用也为该类数据集的处理和分析提供了强有力的支持。通过对海量网络数据的采集、存储和分析，可以获得许多有价值的洞察，从而指导网络资源管理和优化策略的制定。

目前，由UC Irvine开发的INCASE数据集就是一个用于网络资源管理/分配优化的开源数据集，包含了各种网络场景和参数配置下的网络性能数据，为研究者提供了很好的研究和实验平台。随着网络智能化技术的不断发展和应用需求的不断增加，网络资源管理/分配优化数据集的研究和应用前景也将更加广阔。

• 代表论著 ：”Resource Management in Heterogeneous Cellular Networks using Deep Reinforcement Learning” by Nidhi Hegde et.al.(Indian Institute of Technology Bombay).

大规模天线（MIMO）预编码和解码

随着无线通信技术的迅速发展，大规模MIMO技术逐渐成为5G通信网络中的关键技术之一，而预编码和解码技术在大规模MIMO系统中起着至关重要的作用，因此，大规模MIMO的预编码和解码数据集的研究和应用受到了广泛关注。此外，由于大规模MIMO系统的复杂性和实际应用的需求，需要处理海量的数据和复杂的信号处理算法，这也推动了相关数据集的发展和研究热度的提升。

大规模MIMO预编码和解码数据集是一类用于大规模多输入多输出无线通信系统预编码和解码算法评估和优化数据集。它们主要用于大规模MIMO系统的预编码和解码算法的评估、测试和比较。除了预编码数据集，大规模MIMO解码数据集也受到了广泛关注。在大规模MIMO系统中，由于信道衰落和噪声的影响，接收端需要采用先进的信号处理算法来恢复出原始信号。因此，大规模MIMO解码数据集主要用于评估和优化各种信号处理算法的性能，如MMSE、 turbo解码、迭代译码等。

总之，大规模MIMO的预编码和解码数据集是5G通信领域中非常重要的数据集之一，其内容涵盖了大规模MIMO技术的理论、实现和原理样机等方面。相关数据集的发展和研究对于推进无线通信技术的进步和应用具有重要的意义。

• 代表论著 ：Efficient Large-Scale Multiuser MIMO Precoded Data Transmission with Low-Complexity User Pairing（Wei Da,et.al,2021)

时空序列预测

时序/时空预测数据集是指包含时间或空间序列数据的集合，通常用于预测未来的趋势或事件。它们包含各种类型的测量数据，例如气温、气压、风速、电力消耗、房价、股票等。例如在气象学领域，可以使用它们来预测未来的天气状况，在交通领域，可以使用它们来预测交通流量情况等。这种广泛的用途使得时序/时空预测数据集成为目前研究的热点之一。这种预测能力对于许多行业和领域来说非常重要，因为它可以帮助人们更好地规划和管理资源，做出更明智的决策。

时序/时空预测数据集是机器学习和深度学习算法的重要应用领域之一，可以使用不同的机器学习算法和深度学习模型进行处理和分析，如LSTM、CNN、RNN等。近年来，研究人员在时序预测数据集的基础上提出了一系列新的模型和技术，如集成学习、生成对抗网络等，以提高预测精度和泛化能力。常见的时序/时空预测数据集包括M4挑战数据集、Energy disaggregation数据集、PGMDC数据集、出租车轨迹数据集、房价预测数据集、电价预测数据集、股票价格预测数据集、气温预测数据集、交通流量预测数据集等。这些数据集具有不同的特点和用途，但都为时序/时空预测领域的研究提供了重要的数据基础和挑战。

• 代表论著 ："Predicting Electricity Loads with Transfer Learning from Outdoor Temperature Time-Series", by Chao Chen et al. (2020)

CSI信道反馈及压缩

作为5G的关键研究技术，大规模MIMO因其高系统容量和高链路可靠性等优点而备受关注，为了获取大规模MIMO系统更好的空间复用与分集增益，基站需获取精确的下行信道状态信息来进行预编码。随着系统带宽和MIMO天线数的增加，CSI的维度呈指数增大，而常规的基于码本的CSI反馈方法因计算复杂度高和存储开销大等因素严重影响系统的传输效率与能力。因此，行之有效的CSI压缩反馈方法才可以保证大规模MIMO系统的高效运行和系统增益。

最近关于基于AI的CSI压缩反馈技术的研究表明，应用AI技术解决非线性问题与挑战将越来越流行，并且可以提高CSI反馈压缩的质量与反馈传输的精确度，还可以高效缩减CSI的运行时间。常见的CSI压缩反馈算法有基于压缩感知的CSI反馈算法、基于深度学习的CSI反馈算法等。CSI压缩反馈数据集为基于AI的CSI压缩反馈提供了数据基础，数据集的构建可通过仿真构建或现网采集，其中仿真数据集通过信道建模产生理论场景下的信道数据，现网采集数据集则更复杂、更随机、更多样。高质量的数据集应满足多种信道场景、不同发射天线数、不同系统带宽配置等，丰富的数据集可提高AI模型的泛化性。

目前，各大研究机构都致力于开发和应用不同的CSI信道反馈压缩数据集，以推动CSI压缩反馈技术发展和落地。研究者更多是通过仿真方法构建不同场景、不同参数配置下的信道数据，该方法可以验证并不断优化AI算法性能。研究者同时开展基于现网实际场景信道数据的CSI压缩反馈技术的性能验证。

• 代表论著 ：Compressed Channel Sensing: An Overview of State-of-the-Art Algorithms and Applications （Jie Zhang,et.al,2020）

无线资源调度与决策

随着5G技术的普及和未来无线通信技术的发展，无线资源调度与决策成为了关键技术之一。在多用户、多小区、多波段的通信系统中，如何高效地利用有限的无线资源进行调度和决策，直接关系到整个通信系统的性能和效率，例如，如何进行无线信道分配、如何进行用户调度、如何进行速率分配等。这些问题都需要大量的实验数据和算法支持，因此，无线资源调度与决策数据集的研究和应用得到了广泛关注。

无线资源调度与决策数据集通常包含来自实际通信系统的测量数据，例如信道状态信息、用户位置信息、传输速率等信息，包含各种不同的场景和参数配置，以供研究者进行实验和分析，来评估和优化无线通信系统中的无线资源调度与决策算法。通过使用这些数据集，研究者可以开展算法实验，比较不同算法的性能和效率，以寻找更好的调度和决策策略。无线资源调度与决策的目的是为了优化整个通信系统的性能和效率。例如，如何进行无线资源分配和调度，以最大化系统吞吐量、最小化传输时延、最大化用户满意度等。

• 代表论著 ："Distributed Resource Allocation for Downlink Cellular Networks with Partial Channel Knowledge: A Convex Optimization Approach" by M. Bennis, S. Oudheusden, and H. V. Poor, IEEE Transactions on Communications, 2018.

以上就是网络智能化领域中常用的重磅TOP 10数据集，它们在各自的领域场景中都具有广泛的应用和重要的地位，希望能够为大家提供一些参考和帮助。当然，不同领域的数据集应用场景不同，需要结合具体需求选择合适的数据集。随着网络智能化技术的不断发展，相信会有更多新数据集不断涌现，推动通网络智能化在不同领域中的应用和发展。