Beamforming techniques for next generation communication systems Die digitale Kommunikation ist in ihren verschiedenen Formen zu einem wesentlichen Teil des Alltags unserer Gesellschaft geworden. Dies hat die zunehmende Nachfrage nach digitalen Nachrichtensystemen zur Folge. Mobilfunknetze haben derzeitig insgesamt 7 3 Milliarden Abonnenten weltweit wovon 1 4 Milliarden zur aktuellsten Mobilfunktechnologie der vierten Generation (4G) gehören. Bis 2022 soll die Gesamtmenge der Abonnenten auf etwa 8 9 Milliarden und für 4G auf 4 3 Milliarden anwachsen. Ferner werden Anwendungen die einen hohen Datendurchsatz benötigen wie z.B. virtuelle Realitätssoftware vorausgesehen. Die Kommunikationssysteme sollten die ebenfalls ansteigende Nachfrage nach machine to machine communications abdecken. Darunter sind Internet der Dinge (IoT) und vehicular ad hoc networks (VANETs). Um eine derartige Nachfrage unterstützen zu können wird ein Wachstum der Datenübertragungsrate in der Größenordnung von 100 derzeit als Anforderung für die Standards der fünfte Generation (5G) die bereits 2020 im Einsatz sein sollten betrachtet. Um eine bessere Ausnutzung des knappen Spektrums zu ermöglichen bietet sich der Einbau von Mehrantennensystemen in Kommunikationsgeräte als Schlüsseltechnologie an. Die vorliegende Arbeit legt den Schwerpunkt besonders auf Beamforming Techniken die das Strahlungsmuster des in Mehrantennensystemen angeordneten Geräte virtuell anpassen können um das Signal aus einer erwünschten Richtung zu verstärken beziehungsweise die Störung aus weiteren Winkeln zu neutralisieren. Beamforming ermöglicht somit die räumliche Trennung von mehreren Quellen die dasselbe Spektrum teilen und kann ebenso verwendet werden um elektronische Störer und Interferenzquellen abzuschwächen. In der vorliegenden Arbeit wurden Beamforming Verfahren und Frameworks entwickelt um unterschiedliche Fälle des farbigen Rauschens zweidimensionalen Mehrantennensystemen (URA) und breitbandigen Signalen zu untersuchen. Für Systemen mit farbigen Rauschen wurden Prewhitening Rank Reduction und eine Transformation verwendet. Für URA und breitbandige Systemen wurde die Tensordarstellung benutzt und dabei ist die Tensorzerlegung anhand der Parallel Factor Analysis (PARAFAC) zusammen mit frequency invariant beamformers (FIBs) verwendet worden. Zuletzt wurde mittels der Unscented Transformation mit geringem Rechenaufwand eine Evaluationsmethode entwickelt.