摘要
车辆与一切（V2X）通信系统依赖于不仅包含车辆轨迹数据，还包含无线网络参数的高保真数据集，以便创建预测和优化模型。当前存在一个重要的研究基础设施缺口，公开可用的数据集往往限于两者之一：移动性或网络参数，极少提供一个集成的视图来结合两者。本文介绍了 MINT-V2X，这是一个通过将 SUMO 交通动态与 OMNeT++/Simu5G 网络模拟相结合生成的综合数据集。
数据集构成
验证框架由基于 3GPP Release 14（C-V2X）、ETSI 标准和香农容量理论的 14 项标准化测试组成。结果数据集包含来自 1,386 辆车辆和 15 个路边单元（RSU）的 9.87 百万同步数据点，覆盖 3 小时的城市交通模拟。
我们通过网络指标相关性（CQI-SINR: 0.993; SINR-PDR: 0.946）展示了严格的算法一致性。最终，我们通过进行 RSU 负载预测案例研究，证明了数据集的价值，显示使用轨迹数据的预测性能优于仅使用网络历史的基线。
该数据集、实验及完整的 SUMO 配置文件已在 GitHub 仓库中提供，以便在其他模拟堆栈上进行复现。
博主点评： MINT-V2X 数据集为 V2X 通信研究提供了重要的基础，尤其是在交通与网络参数的结合分析上。通过高质量的数据和验证机制，研究者能够更有效地开发和优化相关模型，推动智能交通系统的发展。该数据集的开源也促进了学术界与工业界的合作与创新。