Behandelt wird das Problem der Quellendetektion mit Hilfe von Sensorgruppen bei ungleichförmiger Verteilung der Rauschleistung auf die Sensoren. Derartiges kann bei verschiedenen Anwendungen wie Funkübertragungen, Radar, Sonar oder in der biomedizinischen Technik beobachtet werden. Das dargestellte Problem ist in der Theorie eindeutig lösbar, abgesehen von dem Fall eines gekoppelten Arrays. Dieser Fall ist in der Praxis jedoch unbedeutend. Die Schätzung der Anzahl der Quellensignale ist äquivalent zur Bestimmung der Dimension des Signalunterraumes. Unter Betrachtung des idealen Falles mit gleichmäßiger Verteilung der Rauschleistung über alle Sensoren wird der Effekt der Modellstörung auf die Qualität der Signalraumschätzung untersucht und es werden praktische Limitierungen in der Trennbarkeit zwischen Signal- und Rauschunterraum identifiziert. Basierend auf dieser Analyse und unter Annahme einer normalförmigen Rauschdichte wird ein sequentieller Hypothesentest vorgeschlagen, wobei die asymptotische Wahrscheinlichkeitsdichte der Teststatistik hergeleitet wird. Die Teststatistik resultiert aus einer Transformation des Arrays und Anwendung des Gerschgorin-Theorems. Im Falle von nicht-normalförmigem Rauschen oder bei ungenügenden Kenntnissen über die statistische Verteilung der Daten wird das Bootstrap-Verfahren zur empirischen Schätzung der Verteilung verwendet. Dieser Ansatz wurde erfolgreich auf Messdaten aus einem Kernkraftwerk angewandt. Basierend auf der Güte der Schätzung des Signalunterraumes werden verschiedene Informationskriterien vorgeschlagen und deren asymptotische Leistung sowohl analytisch als auch durch Simulationen untersucht. Unter der Annahme, dass ein Kriterium zur Quellendetektion zur Verfügung steht, wird das Problem der Parameterschätzung in ungleichförmigem Rauschen untersucht und ein modi-fizierter approximativer Maximum-Likelihood-Schätzer für gaußverteilte Signale angewandt. Simulationsbeispiele illustrieren die Charakteristiken, Vorteile und Limitierungen der vorgestellten Methoden und vergleichen sie zu bereits exis-tierenden.