车队稳定性是分析车辆交互作用机理,提升交通管控表现的关键点之一,具有理论研究与实际应用的双重价值,近年来智能网联与自动驾驶技术的蓬勃发展使得网联与自动驾驶车辆逐渐成为现实,未来道路上可能会同时存在多种车辆类型,并形成混合车队,这为稳定性研究提出了新问题的同时,也为提升车队稳定性带来了新的契机。在此背景下,掌握和了解稳定性特性及其表征方法,对未来提升交通效率和安全,改善道路交通环境具有重要意义。混合车队由人工驾驶车队与自动驾驶车队组成,二者均会对混合车队稳定性产生重要影响,因此本文从上述两种车队的稳定性分析展开,在此基础上研究混合车队稳定性及其表征方法,并对稳定性影响因素进行分析。首先,本文基于跟驰模型对人工驾驶车队稳定性进行了表征与分析。根据传统人工驾驶车辆（Human Drive Vehicle,HDV）与网联人工驾驶车辆（Connected Human Drive Vehicle,CHDV）跟驰模型的一般形式,结合传递函数理论推导其稳定性条件,并选取标定后的智能驾驶员模型描述人类驾驶行为,在此基础上对HDV与CHDV车队稳定域进行表征。结果表明,CHDV车队比HDV车队有更好的稳定性。其次,本文构建了自动驾驶车辆跟驰模型,并分析了自动驾驶车队的稳定性。针对固定时距策略效率不高且容易导致交通流不稳定的问题,本文选取可变时距策略结合滑模控制方法,构建非网联与网联模式下分别以自适应巡航（Adaptive Cruise Control,ACC）与协同自适应巡航（Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC）模式运行的自动驾驶车辆跟驰控制模型,并对其稳定域进行表征,在此基础上确定模型参数,并利用仿真实验分析两种模式下车队的安全性与稳定性。结果表明,两种车队均可在扰动下保持稳定,在紧急制动下能够保证车辆间安全距离,且CACC车队在稳定性上表现优于ACC车队。第三,在前述模型基础上,本文进行了混合车队稳定性表征与分析。考虑混合车队中车辆的不同特性,本文提出了车队中车辆比例的估计方法并推导了稳定性条件,在此基础上分别对局部混合车队与整体混合车队稳定域进行表征分析。结果表明,混合车队稳定性与不同模式下的车辆比例,车辆间距策略及车队运行速度区间有关,且通过解析性条件与表征方法能够较准确确定其稳定域边界。最后,本文利用Matlab设计数值仿真实验,对混合车队稳定性影响因素进行仿真分析,验证了前文理论解析与稳定性表征结果。