Datasets:

Askedrin
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NeversNet5G_Vehicular_5G_NR_Dataset

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NeversNet5G

NeversNet5G is a city-scale 5G NR vehicular network dataset generated through SUMO and Simu5G/OMNeT++ co-simulation over the real urban road network of Nevers, France. The release contains processed per-UE event-level CSV files, not the raw OMNeT++ .vec/.sca outputs.

Release Contents

data/: 716 per-UE metric CSV files, grouped by scenario part.
configs/: OMNeT++/Simu5G configuration files used for the scenario. The released omnetpp.ini is trimmed to the NeversNet5G scenario and transition configs; generic Simu5G examples from the development workspace are omitted.
metadata/: selected gNodeB/OpenCellID records and UE mapping files.
scripts/: available scripts for figure generation and dataset inspection.
manifest.csv: file-level manifest for all released per-UE CSV files.
DATA_DESCRIPTION.md: dataset schema, units, and usage notes.
CITATION.cff: citation metadata.
LICENSE: dataset license and attribution notes.

Dataset Summary

Property	Value
Released data files	716 per-UE CSV files
Total rows	242,304,261
Approximate CSV size	26.4 GiB
Simulation duration	approximately 1,470 s
Restored UE trajectories	390
Maximum concurrent UEs	171
gNodeBs	19
Canonical schema	up to 23 columns
Radio/protocol metric columns	15

The raw OMNeT++/Simu5G vector and scalar outputs exceed 200 GB and are not included in this release. This archive provides the processed per-UE event-level CSV files used in the NeversNet5G dataset paper, together with configuration and metadata files documenting their generation.

Data Organization

data/
  part1/      119 files
  part1_5/     52 files
  part2/      171 files
  part2_5/     50 files
  part3/      171 files
  part3_5/     80 files
  part4/       73 files

Files are named:

<part>_ue_<id>_metrics.csv

Example:

part2_ue_047_metrics.csv

Important Note On Missing Values

Missing values in the CSV files are structural. They are not random missing measurements and are not failed simulator output. OMNeT++/Simu5G logging is event-driven: each row corresponds to a simulator event, and only metrics emitted by that event are populated. Users who need dense time-aligned matrices should apply a documented downstream alignment, interpolation, or forward-fill step appropriate to their task.

Recommended Citation

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License And Attribution

The dataset is released under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0). The gNodeB metadata is derived from OpenCelliD records and must retain OpenCelliD attribution.

Downloads last month: 51

Number of rows:

26,166,450

Estimated number of rows:

238,635,938

Total file size:

1.1 GB