車輛互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)延遲動態(tài)特性的分解

車輛互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)延遲動態(tài)特性的分解

在物理學(xué)、生物學(xué)和工程學(xué)上，延遲網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)特性已成為人們研究的熱點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)、半導(dǎo)體雷達(dá)和交通系統(tǒng)等網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，因系統(tǒng)元件間的耦合增大了延遲。然而，上述系統(tǒng)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(xiàn)不同的時間延遲，這種模型已不適于模態(tài)分解技術(shù)。

基于不同的延遲時間，本文研究了延遲耦合網(wǎng)絡(luò)，并描述了這種異質(zhì)性對復(fù)雜系統(tǒng)緊急動力學(xué)的影響。提出了一個簡單的分解方法，即將網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)解耦成在平衡點(diǎn)附近的節(jié)點(diǎn)-尺寸模態(tài)方程。所得到的各獨(dú)立元素包含將系統(tǒng)的時空復(fù)雜性映射到時域的分布式時延。在車輛通過的車-車鏈接進(jìn)行通信時，該方法可用于揭示異構(gòu)交通網(wǎng)絡(luò)中的物理現(xiàn)象。

總之，即時通信引入了一種方法，即利用延遲耦合異構(gòu)性分析復(fù)雜系統(tǒng)。在同步平衡狀態(tài)附近，對于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的延遲，通過一個無限維模態(tài)轉(zhuǎn)換，可推導(dǎo)出帶有分布式時延的模態(tài)方程，以使網(wǎng)絡(luò)的時空復(fù)雜性嵌入到延遲分布內(nèi)。模態(tài)方程分析提供了一種分析系統(tǒng)級動態(tài)方法。由此表明，該方法可用于分析車輛鏈接系統(tǒng)的時空動力學(xué)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，具有適宜程度延遲的異質(zhì)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(jié)合更符合實(shí)際的車輛跟隨模型和連接架構(gòu)拓展上述研究成果。實(shí)際上，工程應(yīng)用成果已經(jīng)大于存在的問題。例如，人們可將當(dāng)前架構(gòu)拓展到非同步平衡狀態(tài)，以用于給定功能屬性下的基因調(diào)節(jié)電路的設(shè)計。此外，將架構(gòu)延伸到周期軌道，可使人們更好地闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的自組織臨界狀態(tài)，同時也會使人們更好地理解大腦神經(jīng)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