数据集概述
本数据集包含意大利博洛尼亚Bi-rex中心工业试点线内的5G实验数据，覆盖18个位置，采集了射频参数（RSSI、RSRP等）和到达时间信息，适用于基于机器学习的无测距定位研究，含原始数据、处理脚本及WKNN定位算法实现。
文件详解
- 数据处理脚本:
- 5G_MNC_Processing.py: 用于处理5G原始数据的Python脚本文件
- 5G原始数据目录（5G Raw Data）:
- 包含18个位置的Excel格式原始数据文件，如l1_5G.xlsx、l2_5G.xlsx至l18_5G.xlsx，记录各位置的5G射频参数与定位相关信息
- WKNN算法目录（WKNN）:
- 包含Bi-Rex_Dataset.mat数据文件及多个MATLAB脚本（如main.m、perform_wknn_positioning_loo.m等），实现加权k近邻定位算法的完整流程
数据来源
Big Data Innovation & Research Excellence (bi-rex) center
适用场景
- 工业物联网5G定位技术研究: 验证机器学习算法在工业场景下的5G无测距定位性能
- 5G射频参数分析: 研究工业环境中毫米波与中频段5G信号的传播特性
- 定位算法优化: 基于实测数据改进WKNN等定位算法的工业场景适配性
- 工业5G网络部署评估: 分析工业试点线内5G网络覆盖质量与定位能力
