TechnologyStudy
DCW
技术研究
一个面向AI识别任务的无线新型数据集
121,322通信作者2
居欣珏，彭劲搏，徐弘良，张宇昕，陈哲，高跃
（1.上海市无线电监测站，上海200031；2.复旦大学空间互联网研究院，上海200433；
3.同济大学电子与信息工程学院，上海201804）
基于人工智能的无线信号感知和识别任务是无线电频谱监测、通感一体化等领域的重要技术手段。本文系统介
摘要：
绍了一个面向AI的无线信号数据集的理论框架和构建方法，数据集以电磁环境为主要目标，展现了各类复杂电磁环境下的
信号情况，涵盖了单个、多个、静态、动态等多类复杂电磁环境场景。实验表明，基于本数据集训练的人工智能模型能较好地
完成信号感知任务，该数据集有效填补了频谱感知领域的基础数据缺口，为人工智能赋能频谱管理提供了核心数据支撑。
人工智能；数据集；无线感知；频谱监测；信号识别
关键词：
10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.11.006
doi：
TN92；TN98；TP18B：1672-7274（2025）11-0023-04
中图分类号：文献标志码：文章编码
ANovelDatasetofRadioSignalsforAI-AssistedRecognitionTasks
121,3222
JUXinjue,PENGJinbo,XUHongliang,ZHANGYuxin,CHENZhe,GAOYue
1.ShanghaiRadioMonitoringStation,Shanghai200031,China;2.Instituteof
（
SpaceInternet,FudanUniversity,Shanghai200433,China;3.CollegeofElectronic
andInformationTechnology,TongjiUniversity,Shanghai201804,China）
Abstract:AI-assistedapproachesforradiosignalsensingandrecognitionserveascriticaltechnologiesinradio
spectrummonitoringandintegratedsensingandcommunication(ISAC)field.Thispapersystematicallyintroduces
atheoreticalframeworkandconstructionmethodologyforanAI-orientedradiosignaldataset.Withaprimaryfocus
onelectro