Zur Analyse von Wellenfeldern werden häufig Gruppenantennen eingesetzt. Aus den von den Antennen empfangenen Sensorsignalen lassen sich Rückschlüsse über die Anzahl und die Positionen der Signalquellen ziehen. Neben klassischen Ortungsverfahren, deren Auflösung durch die Apertur der Antenne beschränkt ist, existieren auch sogenannte hochauflösende Verfahren zur Ortung. Der Nachteil dieser Verfahren liegt in ihrem hohen Rechenaufwand, der einen Einsatz in Echtzeitsystemen erschwert. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Entwicklung und Untersuchung geeigneter Algorithmen, die die Ortung der Quellen auf Grundlage solcher hochauflösender Verfahren mit möglichst geringem Rechenaufwand ermöglichen. Zu diesen Verfahren zählt u.a. das MUSIC (multiple signal classification)-Verfahren, das die Positionen der Quellen durch Minimierung einer datenabhängigen Kostenfunktion, dem MUSIC-Diagramm, schätzt. Hierzu werden einerseits lokale Verfahren untersucht, die in langsam veränderlichen Szenarien bereits gefundene Lösungen verfolgen können (Tracking). Insbesondere sollen hier rekursive Verfahren untersucht werden, die eine Aktualisierung der Schätzung der Ortsparameter auf Basis der vorangegangenen Schätzung und der aktuellen Sensordaten liefern. Desweiteren werden verschiedene global operierende Verfahren auf das Ortungsproblem angewandt, die unter bestimmten Bedingungen eine globale Konvergenz garantieren. Zu diesen Verfahren zählen in erster Linie Evolutionäre Algorithmen wie Genetische Algorithmen und Evolutionsstrategien. Diese Verfahren versuchen, Mechanismen, die in der natürlichen Evolution eine Rolle spielen (z. B. Selektion, Mutation, Kreuzung), auf technische Problemstellungen abzubilden. Die natürliche Evolution stellt einen Optimierungsprozess von Individuen in ihrer Umgebung dar. Daher lassen sich solche evolutionäre Algorithmen auch zur Optimierung technischer Systeme einsetzen, unter der Voraussetzung, dass die evolutionären Mechanismen geeignet auf das technische Problem übertragen werden. Auch bei diesen Verfahren steht neben den Untersuchungen zu den Konvergenzeigenschaften eine effiziente Implementierung im Vordergrund. Antenna arrays are widely used for analyzing wave fields. The signals received by these antennas contain information about the number and location of the signal sources. Besides classical methods for source location where the resolution is limited by the aperture of the antenna, there are so called high-resolution methods. The disadvantage of these methods is the high computational effort, which precludes their use in real time systems. This work deals with the development and the analysis of algorithms for source location estimation based on high resolution methods. The main focus is on the convergence properties and the efficient realization of these algorithms. A well-known example of these methods is the MUSIC (multiple signal classification) algorithm, which estimates the source locations by minimizing a data depended cost function, the MUSIC-diagram. For this purpose, local methods are analyzed which can be used to follow an already detected solution in a slowly varying environment. The focus here is on recursive algorithms which provide an update of the source location estimates based on the old estimates and the new data. Secondly, methods operating globally on the complete parameter space are examined. These methods provide global convergence if certain conditions are met. Among these methods, the Evolutionary Algorithms form an important class. The most important and well known members are the Genetic Algorithms and the Evolutionary Strategies which use mechanisms originating from natural evolution (selection, mutation, crossover, etc.) for solving technical problems. Natural evolution can be viewed as an optimizing process for individuals within a certain landscape. These methods can also be used to solve problems in the world of technical optimization. This requires that the evolutionary methods are properly transferred into the technical domain. In addition to the convergence properties, an efficient implementation is also studied in this work.weiterlesen