Advanced signal processing techniques for two way relaying networks and full duplex communication systems Sehr hohe Datenraten und ständig verfügbare Netzabdeckung in zukünftigen drahtlosen Netzwerken erfordern neue Algorithmen auf der physischen Schicht. Die Nutzung von Relais stellt ein vielversprechendes Verfahren dar da die Netzabdeckung gesteigert werden kann. Zusätzlich steht hierdurch im Vergleich zu Kupfer oder Glasfaserleitungen eine preiswerte Lösung zur Anbindung an die Netzinfrastruktur zur Verfügung. Traditionelle Einwege Relais Techniken (One Way Relaying [OWR]) nutzen Halbduplex Verfahren (HD Verfahren) welche das Übertragungssystem ausbremst und zu spektralen Verlusten führt. Einerseits erlauben es Zweiwege Relais Techniken (Two Way Relaying [TWR]) simultan sowohl an das Relais zu senden als auch von diesem zu empfangen wodurch im Vergleich zu OWR das Spektrum effizienter genutzt wird. Aus diesem Grunde untersuchen wir Zweiwege Relais und im Speziellen TWR Systeme für den Mehrpaar Mehrnutzer Betrieb unter Nutzung von Amplify and forward Relais (AF Relais). Derartige Szenarien leiden unter Interferenzen zwischen Paaren bzw. zwischen Nutzern. Um diesen Interferenzen Herr zu werden werden hochentwickelte Signalverarbeitungsalgorithmen oder in anderen Worten räumliche Mehrfachzugriffsverfahren (Spatial Division Multiple Access [SDMA]) benötigt. Andererseits kann der spektrale Verlust durch den HD Betrieb auch kompensiert werden wenn das Relais im Vollduplexbetrieb arbeitet. Nichtsdestotrotz ist ein FD Gerät in der Praxis aufgrund starker interner Selbstinterferenz (SI) und begrenztem Dynamikumfang des Tranceivers schwer zu realisieren. Aus diesem Grunde sollten fortschrittliche Verfahren zur SI Ünterdrückung entwickelt werden. Diese Dissertation trägt diesen beiden Zielen Rechnung indem optimale und oder effiziente algebraische Lösungen entwickelt werden welche verschiedenen Nutzenfunktionen wie Summenrate und minimale Sendeleistung maximieren. Im ersten Teil studieren wir zunächst Mehrpaar TWR Netzwerke mit einem einzelnen Mehrantennen AF Relais. Dieser Anwendungsfall kann auch so betrachtet werden dass sich mehrere verschiedene Dienstoperatoren Relais und Spektrum teilen wobei verschiedene Nutzerpaare zu verschiedenen Dienstoperatoren gehören. Aktuelle Ansätzen zielen auf Interferenzunterdrückung ab. Wir schlagen ein auf Projektion basiertes Verfahren zur Trennung mehrerer Dienstoperatoren (projection based separation of multiple operators [ProBaSeMO]) vor. ProBaSeMO ist leicht anpassbar für den Fall dass jeder Nutzer mehrere Antennen besitzt oder unterschiedliche Systemdesignkriterien angewendet werden müssen. Als Bewertungsmaßstab für ProBaSeMO entwickeln wir optimale Algorithmen zur Maximierung der Summenrate zur Minimierung der Sendeleistung am Relais oder zur Maximierung des minimalen Signal zu Interferenz und Rausch Verhältnisses (Signal to Interference and Noise Ratio [SINR]) am Nutzer. Zur Maximierung der Summenrate wurden spezifische gradientenbasierte Methoden entwickelt die unabhängig davon sind ob ein Nutzer mit einer oder mehr Antennen ausgestattet ist. Um im Falle eines Worst Case immer noch eine polynomielle Laufzeit zu garantieren entwickelten wir einen Algorithmus mit polynomieller Laufzeit. Dieser ist inspiriert von der Polynomial Time Difference of Convex Functions Methode (POTDC Methode). Bezüglich der Summenrate des Systems untersuchen wir zuletzt welche Bedingungen erfüllt sein müssen um einen Gewinn durch gemeinsames Nutzen zu erhalten. Hiernach untersuchen wir die Maximierung der Summenrate eines Mehrpaar TWR Netzwerkes mit mehreren Einantennen AF Relais und Einantennen Nutzern. Das daraus resultierende Problem der Summenraten Maximierung gebunden an eine bestimmte Gesamtsendeleistung aller Relais im Netzwerk ist ähnlich dem des vorangegangenen Szenarios. Dementsprechend kann eine optimale Lösung für das eine Szenario auch für das jeweils andere Szenario genutzt werden. Weiterhin werden basierend auf dem Polynomialzeitalgorithmus global optimale Lösungen entwickelt. Diese Lösungen sind entweder an eine maximale Gesamtsendeleistung aller Relais oder an eine maximale Sendeleistung jedes einzelnen Relais gebunden. Zusätzlich entwickeln wir suboptimale Lösungen die effizient in ihrer Laufzeit sind und eine Approximation der optimalen Lösung darstellen.