Simu5G：OMNeT++驱动的5G网络仿真是AI模型训练与测试的数据生成神器

Simu5G是一个基于OMNeT++的开创性5G网络仿真器，其主要目的是为人工智能（AI）研究人员提供一个解决网络数据获取难题的平台。该软件通过模拟真实的5G/6G网络环境，允许用户以高度定制的空间和时间分辨率记录数据，覆盖从应用层到物理层的各个网络层级。这对于训练和测试与移动网络相关的AI模型至关重要，因为现实世界的数据往往是受限且难以获取的。 Simu5G的发布克服了实际网络运营商对数据共享的保守态度，使得研究者能够在保护隐私的同时，利用丰富的网络行为数据进行模型训练和评估。该软件的优势在于其开源性质，采用了GPLv3的GNU Lesser General Public License，确保了代码的透明度和可再利用性。用户可以通过v1.2.1的代码版本访问，可以在GitHub上的两个链接找到相应的代码库：https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-22-00294 和 https://github.com/Unipisa/Simu5G/releases/tag/dataset_generator_software-x。 设计和实现上，Simu5G主要使用C++编程语言，配合网络描述（NED）语言，以及一些Python脚本，构建了一个功能强大的仿真框架。为了确保顺利运行，它需要OMNeT++作为基础平台，并且开发者提供了详细的文档和手册（如http://simu5g.org 和 https://github.com/Unipisa/Simu5G），以及技术支持邮箱供用户在遇到问题时寻求帮助。 Simu5G的引入具有深远的动机和重要意义。随着AI在无线通信领域的广泛应用，如网络优化、故障预测、流量管理等，对高质量、多样化的网络数据需求日益增长。Simu5G通过模拟环境生成的数据集不仅能够满足这些研究需求，还促进了学术界与工业界之间的合作，推动了5G/6G技术的创新和发展。此外，它的开源特性也有助于培养新一代的网络工程师和AI专家，促进整个行业的技术进步。