SynthSoM：用于机器感知综合(Synesthesia of Machines)的合成智能多模态感知-通信数据集
信号处理
2025-04-28 v2
摘要
鉴于数据集对感知-通信集成研究的重要性，开发了一个用于构建通信和多模态感知数据集的新型仿真平台。该平台集成了AirSim、WaveFarer 和 Wireless InSite 三款高精度软件，并实现了对其进行深入集成和精确对齐。基于开发的平台，提出了新的用于机器感知综合(Synesthesia of Machines)的合成智能多模态感知-通信数据集，命名为SynthSoM。SynthSoM 数据集包含多种空中-地面多链路合作场景，涵盖多种综合条件，包括多种天气状况、白昼时段、智能体密度、频段以及天线类型。SynthSoM 数据集涵盖多种数据模态，包括射频(RF)信道的大尺度和小尺度衰落数据、RF 毫米波(mmWave)雷达感知数据，以及非射频感知数据，如 RGB 图像、深度图和激光点云。通过机器学习( ML)进行统计分析和实测数据对比，验证了 SynthSoM 数据集的质量。该数据集已开源，为跨比较与 SoM 相关算法提供一致的数据。
引用
@article{arxiv.2501.07459,
title = {SynthSoM: A synthetic intelligent multi-modal sensing-communication dataset for Synesthesia of Machines (SoM)},
author = {Xiang Cheng and Ziwei Huang and Yong Yu and Lu Bai and Mingran Sun and Zengrui Han and Ruide Zhang and Sijiang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.07459},
year = {2025}
}