Lu Jiang – författare

Das hier in neuer Auflage vorgelegte Repertorium soll dazu dienen, zwei Grundproblemen der mediävistischen Forschung zu beheben: Diese Epoche des Denkens war von gewaltiger Produktivität gekennzeichnet, deren Überlieferung in vielfältiger Weise mit Schwierigkeiten behaftet ist. Die Überlieferung ist nicht nur in hohen Maße eine handschriftliche, sondern auch äußerst lückenhaft und von vielen Wissensverlusten, etwa bezüglich der Autorschaft, betroffen. Da seit dem 19. Jahrhundert viele der Texte nur in Auszügen ediert worden sind, finden sich Teiltexte aus demselben Werk oft an vielen Orten. Dieser Unübersichtlichkeit versucht das Repertorium Abhilfe zu schaffen. Die aufgenommenen bibliographischen Angaben sind gegenüber der ersten Auflage erheblich erweitert: die neue Auflage erfasst jetzt nahezu 40.000 Editionen von über 2.300 Autoren. Nach systematischen Gesichtspunkten geordnet sind zusätzlich weit über 1000 anonyme Texte berücksichtigt worden. Dabei sind bei Autoren, deren Werk in einer Gesamtausgabe publiziert worden ist, regelrechte Konkordanzen entstanden. Ebenso wie bereits bei der ersten Auflage wurden auch ein- oder zweisprachige Übersetzungsausgaben berücksichtigt. Zur leichteren Identifizierbarkeit sind die Autoren mit einigen biographischen Angaben versehen. Der Benutzer findet bei nahezu jedem Autor eine Liste aller Werke, die ganz oder in Auszügen ediert worden sind. Mehrere Indices – Autoren, Editoren und Übersetzer, Incipits, Manuskripte, Kommentare – erschließen das Nachschlagewerk.

This book focuses on the basic theory and methods of multisensor data fusion state estimation and its application. It consists of four parts with 12 chapters. In Part I, the basic framework and methods of multisensor optimal estimation and the basic concepts of Kalman filtering are briefly and systematically introduced. In Part II, the data fusion state estimation algorithms under networked environment are introduced. Part III consists of three chapters, in which the fusion estimation algorithms under event-triggered mechanisms are introduced. Part IV consists of two chapters, in which fusion estimation for systems with non-Gaussian but heavy-tailed noises are introduced. The book is primarily intended for researchers and engineers in the field of data fusion and state estimation. It also benefits for both graduate and undergraduate students who are interested in target tracking, navigation, networked control, etc.