随着车联网技术的发展和智能网联车的普及,道路上的交通流在未来较长时段内将转变为由智能网联车和人工驾驶车组成的混合交通流。由于智能网联车在驾驶行为方面与人工驾驶车存在较大差异,因此其加入会对原有交通流产生一定的影响,导致此类混合交通流的特性例如稳定性、基本图、安全性等与原有交通流相比发生变化。为探究智能网联车加入后交通流特性的变化情况,本文借鉴已有的研究方法,在其基础上考虑更全面的影响因素,研究了此类混合交通流的稳定性和基本图。在稳定性的研究方面,论文以同时考虑时延和智能网联车跟驰人工驾驶车时的功能退化为出发点和创新点,推导出了体现车辆时延和智能网联车、人工驾驶车以及退化后智能网联车三种车辆的线性车队稳定性条件。在此基础上,分析了智能网联车渗透率、车辆时延以及车辆功能退化对稳定性的影响。结果表明:智能网联车渗透率对稳定性具有增强作用,但车辆时延和智能网联车功能退化对稳定性具有破坏作用。在基本图的研究方面,论文以同时考虑车辆时延、智能网联车功能退化以及车队强度为出发点和创新点,推导出了稳定（平衡）状态下的混合交通流基本图模型。在此基础上,分析了混合交通流最大流量和最佳密度的影响因素。结果表明:1)智能网联车和车队强度对混合交通流的最大流量和最佳密度均具有提高作用;2)车辆时延对二者均具有消极影响作用;3)自由流速度对最大通行能力具有积极影响作用,但对最佳密度具有消极影响作用;4)最小安全间距对二者均具有消极影响作用。最后,通过在SUMO软件中构建与理论分析相同的情景,对稳定性和基本图的分析结论进行了仿真验证。稳定性仿真结果表明,智能网联车渗透率和车辆时延对稳定性的影响方向与理论分析一致;基本图仿真结果表明,各情形下仿真获得的流量-密度散点与对应理论曲线的一致性较高,从而证明了理论模型的正确性。上述研究成果有利于车联网环境下城市交通信号自适应控制系统的探索,能进一步促进城市交通系统管控的智慧化,为未来城市交通信号控制奠定了一定的理论基础。