车辆互联网络系统中异构网络延迟动态特性的分解

车辆互联网络系统中异构网络延迟动态特性的分解

在物理学、生物学和工程学上，延迟网络的动态特性已成为人们研究的热点。神经网络、基因调控网络、半导体雷达和交通系统等网络系统，因系统元件间的耦合增大了延迟。然而，上述系统并未考虑通道间的不同传输速率和信息传输距离。随着信息交换通道的不同，自然会出现不同的时间延迟，这种模型已不适于模态分解技术。

基于不同的延迟时间，本文研究了延迟耦合网络，并描述了这种异质性对复杂系统紧急动力学的影响。提出了一个简单的分解方法，即将网络的动态解耦成在平衡点附近的节点-尺寸模态方程。所得到的各独立元素包含将系统的时空复杂性映射到时域的分布式时延。在车辆通过的车-车链接进行通信时，该方法可用于揭示异构交通网络中的物理现象。

总之，即时通信引入了一种方法，即利用延迟耦合异构性分析复杂系统。在同步平衡状态附近，对于异构网络的延迟，通过一个无限维模态转换，可推导出带有分布式时延的模态方程，以使网络的时空复杂性嵌入到延迟分布内。模态方程分析提供了一种分析系统级动态方法。由此表明，该方法可用于分析车辆链接系统的时空动力学。结果发现，具有适宜程度延迟的异质性可最大限度地提升均匀交通流的鲁棒性。

未来的研究主要是结合更符合实际的车辆跟随模型和连接架构拓展上述研究成果。实际上，工程应用成果已经大于存在的问题。例如，人们可将当前架构拓展到非同步平衡状态，以用于给定功能属性下的基因调节电路的设计。此外，将架构延伸到周期轨道，可使人们更好地阐述神经网络中的自组织临界状态，同时也会使人们更好地理解大脑神经计算和记忆。

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

编译：张振伟