mesh-data

公共数据集，包含通过mesh-utility-tracker收集的Meshcore网络扫描数据。数据集结构包括扫描数据、删除记录和索引文件，支持CSV和JSON格式，适用于搜索、过滤和API集成。

This public dataset contains Meshcore network scan data collected via mesh-utility-tracker. Its structure includes scan data, deletion records and index files, supports both CSV and JSON formats, and is applicable for search, filtering and API integration.

原始信息汇总

mesh-data 数据集概述

数据集简介

这是一个通过 mesh-utility-tracker 收集的 Meshcore 网络扫描公共数据集。

数据结构

数据集采用分层目录结构组织，主要包含扫描数据、删除记录和索引文件。

• scans/：按日期（YYYY-MM-DD）组织的扫描数据文件夹，内含批次文件。
• deletions/：按日期组织的用户数据删除请求记录文件夹。
• index.csv：每日统计数据文件。
• README.md：本说明文件。

数据格式

CSV 格式（推荐用于筛选）

适用于在 GitHub 内置表格查看器中浏览、搜索、筛选和排序。

• 列字段：radioId, timestamp, datetime_utc, latitude, longitude, altitude, nodeId, rssi, snr, hopLimit。
• 零跳扫描：hopLimit 字段为空或为 0 表示直接（零跳）连接。

JSON 格式（用于 API 集成）

每个批次文件包含一个扫描记录数组。每条记录包含以下字段：

• radioId：扫描设备的唯一标识符（Meshtastic 节点 ID）。
• timestamp：Unix 时间戳（毫秒，UTC）。
• location：扫描的 GPS 坐标，包含 lat（纬度）、lon（经度）和 altitude（海拔，可选）。
• nodes：检测到的网格节点数组，每个节点包含 nodeId（节点唯一标识符）、rssi（接收信号强度指示器，单位 dBm）和 snr（信噪比，单位 dB）。

数据隐私

用户数据删除

用户可通过 mesh-utility-tracker 设置申请删除其数据，删除记录存储在 deletions/YYYY-MM-DD/ 目录下。记录包含 radioId、deletedAt 和 action 字段。

数据匿名化

• 无线电 ID 已匿名化（仅显示公共节点标识符）。
• 不收集个人信息。
• GPS 坐标由用户提供，并可在客户端进行模糊处理。
• 所有数据均为公开且自愿贡献。

数据访问与处理

在 GitHub 中浏览与筛选

1. 导航至 scans/YYYY-MM-DD/ 文件夹。
2. 点击任意 batch-*.csv 文件，GitHub 会将其渲染为可搜索的表格。
3. 使用筛选框搜索列内容。

下载数据

• 下载特定文件（CSV）：使用 curl 命令，例如 curl -O https://raw.githubusercontent.com/just-stuff-tm/mesh-data/main/scans/2024-01-15/batch-1705334400000.csv。
• 下载全部数据：使用 git clone https://github.com/just-stuff-tm/mesh-data.git。

使用代码处理

提供了使用 Python、JavaScript 以及命令行工具（如 grep, awk）进行数据加载、筛选、合并和统计的示例代码片段。

数据质量与更新

• 数据质量：扫描数据在存储前经过验证，包括重复检测（基于 radioId + timestamp）、无效 GPS 坐标拒绝以及 RSSI/SNR 值合理性检查。
• 更新频率：每 20 次扫描或每 5 分钟提交新批次。历史数据永不修改（仅追加）。

许可协议

本数据集根据 CC0 1.0 Universal（公共领域贡献）协议发布。

• 允许自由复制、修改和分发数据。
• 允许将数据用于任何目的，包括商业用途。
• 无需署名（但表示感谢）。

贡献方式

数据自动从选择共享的 mesh-utility-tracker 用户处收集。 贡献扫描步骤：

1. 安装 mesh-utility-tracker。
2. 连接您的 Meshcore 配套设备。
3. 在设置中启用“共享扫描数据”。
4. 扫描数据将自动上传至此仓库。

联系方式

• 报告问题：mesh-utility-tracker/issues
• 请求数据删除：连接您希望删除数据的无线电，然后点击“删除我的数据”。

统计数据

通过 GitHub Actions 自动更新

• 总扫描数：待定
• 唯一无线电数：待定
• 日期范围：待定
• 最后更新：待定

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在无线Mesh网络研究领域，数据采集的全面性与实时性至关重要。mesh-data数据集通过mesh-utility-tracker工具自动化收集Meshcore网络扫描信息，构建过程遵循严格的验证与去重机制。扫描数据以批次形式存储，每积累20次扫描或间隔5分钟即提交新批次，确保数据的时效性与连续性。数据存储采用按日期分层的目录结构，以CSV和JSON两种格式同步保存，便于不同场景下的访问与处理。所有数据均为用户自愿贡献，且经过匿名化处理，仅包含公开节点标识符与地理位置坐标，不涉及任何个人隐私信息。

特点

该数据集的核心特点在于其结构化与可访问性设计。数据以标准化字段记录每次扫描的无线电标识符、时间戳、地理位置以及检测到的节点信号参数，如接收信号强度指示与信噪比。CSV格式适合快速浏览与筛选，用户可直接在GitHub界面进行搜索、过滤和排序操作；JSON格式则便于程序化集成与API调用。数据集采用追加式更新，历史数据永不修改，保证了数据的完整性与可追溯性。此外，数据集遵循CC0许可协议，允许自由使用、修改与分发，为学术与商业应用提供了极大便利。

使用方法

研究人员可通过多种方式高效利用该数据集。对于初步探索，可直接在GitHub上浏览CSV文件，利用内置表格查看器进行交互式筛选与搜索。若需进行大规模分析，可使用命令行工具或脚本批量处理数据，例如通过grep或awk命令提取特定无线电标识符或信号强度的记录。在编程环境中，可使用Python的pandas库或JavaScript的文件系统模块加载并整合所有扫描文件，进而执行统计分析、网络拓扑构建或信号传播建模等任务。数据集还提供了明确的数据删除机制，用户可请求移除特定无线电标识符的相关记录，确保了数据管理的合规性与透明度。

背景与挑战

背景概述

Mesh-data数据集由just-stuff-tm团队于2024年创建，专注于收集Meshcore网络的扫描数据。该数据集旨在支持去中心化无线网状网络的研究，核心研究问题涉及网络拓扑的动态分析、信号传播特性以及节点间连接稳定性。通过提供包含时间戳、地理位置、信号强度与信噪比等维度的结构化数据，该数据集为网络性能评估、路由算法优化及覆盖范围预测等研究提供了实证基础，对物联网与边缘计算领域的发展具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集致力于解决去中心化网状网络中动态拓扑与信号质量分析的挑战，具体包括在复杂环境中准确追踪节点移动性、评估多跳传输的可靠性以及识别网络覆盖盲区。在构建过程中，面临数据采集的实时性与一致性难题，需确保来自分布式设备的扫描结果在时间同步与坐标精度上保持统一。同时，隐私保护要求对用户标识进行匿名化处理，并建立数据删除机制，这增加了数据治理的复杂性。此外，维持数据质量需有效过滤无效坐标与异常信号值，以保障后续分析的准确性。

常用场景

经典使用场景

在无线自组织网络研究领域，mesh-data数据集为分析Meshcore网络的拓扑结构与信号传播特性提供了关键实证基础。研究者可借助该数据集中的时间戳、地理位置、信号强度及跳数限制等字段，深入探究去中心化通信网络在动态环境下的连接稳定性与覆盖范围，进而评估网络性能与鲁棒性。

解决学术问题

该数据集有效解决了无线自组织网络中若干核心学术问题，例如多跳路由效率的量化分析、信号衰减与地理分布的关联建模，以及网络拓扑演化规律的实证研究。通过提供大规模、时序性的真实扫描记录，它使得研究者能够验证理论模型，推动分布式通信协议与容错机制的前沿探索。

衍生相关工作

围绕mesh-data衍生的经典工作主要包括基于时空特征的网络连通性预测算法、低功耗自组织路由协议的实证评估框架，以及隐私保护型数据共享机制的设计。这些研究不仅深化了对Mesh网络行为模式的理解，也促进了开源无线通信工具链的生态发展。