Von zukünftigen drahtlosen Kommunikationssystemen wird erwartet, dass sie verschiedenste Datendienste zuverlässig zur Verfügung stellen, wobei diese Dienste Raten im Bereich von wenigen kbit/s bis zu mehreren Mbit/s fordern. Wegen der hohen Kosten für Funkfrequenzen müssen diese Systeme außerdem besonders effizient bezüglich der Spektrumsnutzung sein. Die Anwendung von Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) und Multiple Input Multiple Output (MIMO) basierten Verfahren wird als besonders vielversprechend angesehen, um diesen Anforderungen zu genügen. Auf der einen Seite sind MIMO-OFDMA Systeme sehr flexibel und besitzen eine hohe spektrale Effizienz. Auf der anderen Seite ist die Zuweisung der Funkressourcen aufgrund der erheblichen Anzahl von Sub-Trägern und der Berücksichtigung der räumlichen Komponente besonders komplex. Die optimale Zuweisung der Funkressourcen, die die Summenrate des Systems maximiert, ist meist zu komplex für praktische Anwendungen. Daher werden suboptimale und effiziente Verfahren zur Funkressourcenzuweisung mit geringer Komplexität benötigt, die den Mobilstationen die verfügbaren Frequenz-, Zeit- und Raumressourcen des Systems zuteilen. Diese Arbeit befasst sich mit suboptimalen Verfahren zur Funkressourcenzuweisung mit dem Ziel, die Summenrate des Systems zu maximieren. Um ein effizientes Verfahren zur Funkressourcenzuweisung mit akzeptabler Komplexität zu entwerfen, wird das ursprüngliche Problem der Summenratenmaximierung des Systems neu formuliert, wobei es in vier Unterprobleme zerlegt wird. Diese sind das Space Division Multiple Access (SDMA)-Gruppierungsproblem, das Vorkodierungsproblem, das Leistungszuweisungsproblem und das Ressourcenvergabeproblem. Für jedes dieser Unterprobleme werden verschiedene existierende und neu vorgeschlagene Algorithmen angewendet, die alle die Maximierung der Summenrate des Systems zum Ziel haben. Durch die Kombination dieser Algorithmen entstehen suboptimale Verfahren zur Funkressourcenzuweisung, die jedoch äußerst effizient arbeiten. Für das SDMA-Gruppierungsproblem werden vier neue SDMA-Algorithmen vorgestellt: ein Algorithmus basiert auf konvexer Optimierung und drei Greedy-Algorithmen basieren auf einfachen heuristischen Ansätzen. Die vorgeschlagenen Algorithmen erzeugen die SDMA-Gruppen anhand von räumlichen Korrelationseigenschaften und Kanalgewinnen der Mobilstation und benötigen keine Vorkodierung oder Leistungszuweisung. Es wird gezeigt, dass die vorgestellten Algorithmen bezüglich der mittleren Summenrate genauso gute Ergebnisse liefern wie einige existierende SDMA-Algorithmen, wobei sie beachtlich niedrigeren Rechenaufwand als die existieren Verfahren benötigen. Zur Lösung des Vorkodierungsproblems werden zwei existierende Algorithmen angewendet. Für das Leistungszuweisungsproblem wird ein neuer iterativer Soft Dropping Algorithm (SDA) vorgeschlagen, der nachträglich mit Generalized Eigen- Precoding (GEP) kombiniert wird und zu einem neuen Algorithmus führt, der Vorkodierung und Leistungszuweisung vereint. Des Weiteren wird die Konvergenz dieses neuen Algorithmus gezeigt. Eine besondere Eigenschaft ist, dass der SDA und damit auch der Algorithmus, der Vorkodierung und Leistungszuweisung vereint, entweder zur Maximierung der Summenrate oder zur Sicherstellung von Dienstgütekriterien (QoS-Kriterien) an der Mobilstation mit Hilfe einfacher Parametereinstellungen genutzt werden können. Des Weiteren wird bei den Algorithmen zur Vorkodierung und Leistungszuweisung ein neuer Sequential Removal Algorithm (SRA) vorgeschlagen, der es ermöglicht, Mobilstationen aus SDMA-Gruppen zu entfernen, wenn dies die Summenrate erhöht. Um das Ressourcenvergabeproblem zu lösen, werden Algorithmen vorgestellt und verglichen, die entweder getrennte oder gemeinsame SDMA-Gruppierung und Ressourcenvergabe verwenden. Es wird gezeigt, dass die getrennte Vergabe der Ressourcen zu den SDMA-Gruppen genauso gute Ergebnisse bezüglich der Maximierung der Summenrate des Systems liefert wie die gemeinsame Verarbeitung der SDMA-Gruppierung und der Ressourcenvergabe, wobei der getrennte Ansatz deutlich einfacher ist. Des Weiteren werden durch die Algorithmen zur Ressourcenvergabe verschiedene Kriterien zur Priorisierung von Mobilstationen oder SDMA-Gruppen berücksichtigt, und es wird gezeigt, dass durch geschickte Anpassung der Prioritätskriterien die Fairness zwischen den Mobilstationen bezüglich ihres Durchsatzes maßgeblich erhöht werden kann, ohne dabei die Summenrate des Systems nennenswert zu reduzieren. Es zeigt sich, dass die neuen suboptimalen Verfahren zur Funkressourcenzuweisung, die durch die Kombination der vorgeschlagenen Algorithmen entstehen, einen erheblichen Teil der maximal erreichbaren Summenrate des Systems erzielen, wobei ihr Rechenaufwand beachtlich niedriger ist als der eines optimalen Verfahrens. Die vorgestellten Verfahren zur Funkressourcenzuweisung ereichen über 90% der mittleren Summenrate, die mit einem Exhaustive Search Verfahren für die SDMA-Gruppierung, das die Summenrate maximiert, erzielt wird.