車輛互聯網絡系統中異構網絡延遲動態特性的分解

車輛互聯網絡系統中異構網絡延遲動態特性的分解

在物理學、生物學和工程學上，延遲網絡的動態特性已成為人們研究的熱點。神經網絡、基因調控網絡、半導體雷達和交通系統等網絡系統，因系統元件間的耦合增大了延遲。然而，上述系統并未考慮通道間的不同傳輸速率和信息傳輸距離。隨著信息交換通道的不同，自然會出現不同的時間延遲，這種模型已不適于模態分解技術。

基于不同的延遲時間，本文研究了延遲耦合網絡，并描述了這種異質性對復雜系統緊急動力學的影響。提出了一個簡單的分解方法，即將網絡的動態解耦成在平衡點附近的節點-尺寸模態方程。所得到的各獨立元素包含將系統的時空復雜性映射到時域的分布式時延。在車輛通過的車-車鏈接進行通信時，該方法可用于揭示異構交通網絡中的物理現象。

總之，即時通信引入了一種方法，即利用延遲耦合異構性分析復雜系統。在同步平衡狀態附近，對于異構網絡的延遲，通過一個無限維模態轉換，可推導出帶有分布式時延的模態方程，以使網絡的時空復雜性嵌入到延遲分布內。模態方程分析提供了一種分析系統級動態方法。由此表明，該方法可用于分析車輛鏈接系統的時空動力學。結果發現，具有適宜程度延遲的異質性可最大限度地提升均勻交通流的魯棒性。

未來的研究主要是結合更符合實際的車輛跟隨模型和連接架構拓展上述研究成果。實際上，工程應用成果已經大于存在的問題。例如，人們可將當前架構拓展到非同步平衡狀態，以用于給定功能屬性下的基因調節電路的設計。此外，將架構延伸到周期軌道，可使人們更好地闡述神經網絡中的自組織臨界狀態，同時也會使人們更好地理解大腦神經計算和記憶。

刊名：Physical Review EStatistical,Nonlinear, and Soft Matter Physics（英）

刊期：2013年第88卷

作者：Róbert Szalai and Gábor Orosz

編譯：張振偉