随着社会的发展和互联网科技的进步,人类已经迈进了5G时代,这将是一个万物互联的时代。在无线通讯技术高度发达的今天,人们对短距离无线通信技术提出了新的要求。由短距离无线通信形成的短距离无线网络可以更好地提炼出一个社区或一个群体的特征,该特征信息能够用于对人类社会群体进行建模、协议算法分析等,同时也是用于深入了解人类社会行为和促进人类社会发展的有效因素。因而,研究短距离无线网络是有必要的。目前短距离无线网络通信协议和算法等领域的研究已经成为研究热点,但是关于短距离无线网络数据的分析研究仍比较匮乏,研究人员在选择合适的数据集使用时仍比较困难。为解决此问题,本文做了以下相关工作:一、本文首先介绍了短距离无线网路,探讨了短距离无线网络的研究意义。然后分析短距离无线网络的架构与行为研究、算法研究两大方面的数据需求。在架构与行为研究方面,对短距离无线网络建模和节点行为预测的相关文献做了大量总结;在算法研究方面,对路由协议算法和节点之间信任安全的相关文献做了大量总结。文献总结在表明作者研究成果的同时,重点关注了短距离无线网络数据在不同应用场景下的数据特征需求。最后,得出各种应用场景下数据特征需求的结论。二、本文将上述文献中所涉及到的22个短距离无线网络数据集分成三类(即:以蓝牙方式、WiFi方式和其他方式)去分析其数据特征。特征分析包括数据集的具体实验收集环境、实验时间、网络规模、数据格式等因素。之后,对数据集进行处理,做出大部分数据集的节点接触持续时间与接触间隔时间的互补累计分布图和小部分数据集的特殊属性特征分布图,进而能够显出各数据集的短距离无线特性,观察不同网络类型数据的异同点。三、本文不仅为一些需要选择数据集进行分析或应用的研究人员提供了指导建议,也为那些想要实际部署实验去收集新数据集的研究人员提供了参考。同时,本文还基于ZigBee技术搭建了短距离无线网络数据采集平台,通过实际部署实验完成数据的采集工作,证明该平台具有稳定性、可靠性、易于操作性等,足以满足实际的实验数据采集工作。