2.4GHZ室内信道测量数据集

使用Rhode和Schwartz的ZVB14矢量网络分析仪（VNA）对无线信道的散射参数S21进行频域测量。测量系统由VNA、低损耗射频电缆以及发射机和接收机端的全向天线组成。发射机和接收机的高度固定在1.5米。为VNA编写了一个程序脚本，用于测量10次连续扫描：每次扫描包含601个频率采样点，间隔为0.167 MHz，覆盖以2.4 GHz为中心的100 MHz频带。这些设置提供了10纳秒（带宽的倒数）的高时域分辨率和（0.167MHz）=5.99秒的时间跨度。这些测量旨在检查WiFi频段，特别是IEEE 802.11标准中的通道1、6和11。 频域信道测量在阿联酋沙迦的哈利法大学校园进行。在4个不同的位置进行测量： 1-Lab139（高度杂乱） 2-走廊_rm155（中等杂乱）[一面墙，另一面窗户]另一边]。 3-主休息室（低杂波） 4-体育馆（开放空间）。 Attribute Information: This dataset have 5 attributes: 1- Frequency 2- Real part of S11 parameter 3- Imaginary part of S11 parameter 4- Real part of S21 parameter 5- Imaginary part of S21 parameter Relevant Papers: Salahat, Ehab, Ahmed Kulaib, Nazar Ali, and Raed Shubair. 'Investigation of wireless channel asymmetry in indoor environments.' arXiv preprint [Web link] (2017). AlHajri, Mohamed Ibrahim, Nazar T. Ali, and Raed M. Shubair. 'Classification of Indoor Environments for IoT Applications: A Machine Learning Approach.' IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters (2018). Salahat, Ehab, Ahmed Kulaib, Nazar Ali, and Raed Shubair. 'Exploring symmetry in wireless propagation channels.' In Networks and Communications (EuCNC), 2017 European Conference on, pp. 1-6. IEEE, 2017. Sattarian, Mahbubeh, Javad Rezazadeh, Reza Farahbakhsh, and Alireza Bagheri. 'Indoor navigation systems based on data mining techniques in internet of things: a survey.' Wireless Networks (2018): 1-18. Citation Request: If you will use this dataset please cite the following document: 1- First paper @inproceedings{alhajri2016classification, title={Classification of indoor environments based on spatial correlation of rf channel fingerprints}, author={Alhajri, MI and Alsindi, N and Ali, NT and Shubair, RM}, booktitle={Antennas and Propagation (APSURSI), 2016 IEEE International Symposium on}, pages={1447--1448}, year={2016}, } 2- Second paper @article{alhajri2018classification, title={Classification of Indoor Environments for IoT Applications: A Machine Learning Approach}, author={AlHajri, Mohamed Ibrahim and Ali, Nazar T and Shubair, Raed M}, journal={IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters}, year={2018}, publisher={IEEE} }

本数据集采用罗德与施瓦茨（Rhode and Schwartz）ZVB14矢量网络分析仪（Vector Network Analyzer, VNA）对无线信道的散射参数S21开展频域测量。测量系统由VNA、低损耗射频电缆、发射端与接收端的全向天线组成。发射端与接收端的天线高度固定为1.5米。
为VNA编写了程序脚本，用于执行10次连续扫描：单次扫描包含601个频率采样点，采样间隔为0.167 MHz，覆盖以2.4 GHz为中心的100 MHz频段。该设置可实现10纳秒（带宽的倒数）的高时域分辨率，以及对应0.167 MHz频率间隔的5.99秒时间跨度。
本次测量旨在针对WiFi频段展开研究，尤其是IEEE 802.11标准中的信道1、6和11。
频域信道测量实验在阿联酋沙迦的哈利法大学校园内开展，共设置4个不同的测量位置：
1. Lab139（高杂乱环境）
2. 走廊_rm155（中等杂乱环境，含一面墙体与对面窗户）
3. 主休息室（低杂乱环境）
4. 体育馆（开放空间）

属性信息
本数据集共包含5项属性：
1. 频率（Frequency）
2. S11参数实部
3. S11参数虚部
4. S21参数实部
5. S21参数虚部

相关研究论文
1. Salahat, Ehab, Ahmed Kulaib, Nazar Ali, and Raed Shubair. 《室内环境下无线信道非对称性研究》，arXiv预印本[Web链接] (2017).
2. AlHajri, Mohamed Ibrahim, Nazar T. Ali, and Raed M. Shubair. 《面向物联网应用的室内环境分类：一种机器学习方法》，IEEE天线与无线传播快报 (2018).
3. Salahat, Ehab, Ahmed Kulaib, Nazar Ali, and Raed Shubair. 《无线传播信道中的对称性探索》，载于2017年欧洲网络与通信会议（EuCNC）论文集，第1-6页. IEEE, 2017.
4. Sattarian, Mahbubeh, Javad Rezazadeh, Reza Farahbakhsh, and Alireza Bagheri. 《基于物联网数据挖掘技术的室内导航系统综述》，Wireless Networks (2018): 1-18.

引用要求
若使用本数据集，请引用以下文献：
1. 第一篇论文 @inproceedings{alhajri2016classification, title={Classification of indoor environments based on spatial correlation of rf channel fingerprints}, author={Alhajri, MI and Alsindi, N and Ali, NT and Shubair, RM}, booktitle={Antennas and Propagation (APSURSI), 2016 IEEE International Symposium on}, pages={1447--1448}, year={2016}, }
2. 第二篇论文 @article{alhajri2018classification, title={Classification of Indoor Environments for IoT Applications: A Machine Learning Approach}, author={AlHajri, Mohamed Ibrahim and Ali, Nazar T and Shubair, Raed M}, journal={IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters}, year={2018}, publisher={IEEE} }

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个2.4GHz频段的室内信道测量数据集，使用矢量网络分析仪在四种不同杂乱程度的室内环境中进行测量，包含频率和散射参数的实部与虚部等关键属性。数据集适用于研究无线信道特性和室内环境分类等应用。