Zellulare Funknetzwerke müssen sorgfältig geplant werden, um sowohl Servicequalität (QoS) für den Endnutzer zu garantieren als auch Ertrag für den Betreiber zu erzielen. Deswegen werden für eine optimale Planung Abschätzungen für Key Performance Indicators (KPIs) in Abhängigkeit von Parametern wie dem Nutzerscheduling, Datenverkehr und der Datenverkehrslast benötigt. Heutige zellulare Funknetzwerke verwenden Orthogonalen Frequenzzugriff (OFDMA) und besitzen eine paketvermittelte Netzwerkarchitektur wie zum Beispiel Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) oder Long Term Evolution (LTE) des Universal Mobile Telecommunications System (UMTS). OFDMA und eine paketvermittelte Netzwerkarchitektur werden gebraucht, um einige Anforderungen heutiger zellularer Funknetzwerke zu erfüllen, wie eine große Systembandbreite um hohe Datenraten zu ermöglichen oder die Verwendung verschiedener Datenverkehrsdienste. Ressourcen in Form von Bandbreite und Zeit können flexibel zur Datenübertragung zugewiesen werden und Endnutzer werden zum Beispiel auf Grund von Kanalinformationen oder QoS Anforderungen für die Datenübertragung ausgewählt. Die Berücksichtigung all dieser Parameter zur Untersuchung von KPIs führt zu einem hohen Rechenaufwand. Normalerweise werden System-Ebene-Simulationen mit Simulationsdauern von Tagen benötigt um genaue KPI Ergebnisse zu erhalten. In dieser Arbeit werden Rahmenbedingungen für die Untersuchung von KPIs in OFDMA basierten paketvermittelten Funknetzwerken aufgestellt. Mit Hilfe dieser Rahmenbedingungen werden zwei neuartige Auswertungsmethodologien aufgestellt. Zuerst wird eine ausschnitt-basierte simulative System-Ebene-Analyse Methodologie vorgeschlagen. Kurze und voneinander unabhängige Ausschnitte werden für die Untersuchung von KPIs berücksichtigt. Für jeden Ausschnitt wird angenommen, dass die Position des Endnutzers sich nicht wesentlich verändert, so dass Ausbreitungsverluste auf Grund von großer räumlicher Distanz nur einmal pro Ausschnitt berechnet werden müssen. Um unabhängige Ausschnitte zu erzeugen, welche zufällig aus der Hauptverkehrsstunde ausgewählt sind, werden Randbedingungen in dieser Arbeit hergeleitet, die beispielsweise die Anzahl aktiver Endnutzer und die Pufferfüllstände beschreiben. Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen (pdfs) für Randbedingungen der Ausschnitte und unter Berücksichtigung von verschiedenen Datenverkehrsmodellen werden in dieser Arbeit aufgestellt. Für jeden Ausschnitt werden die Ankunft von Datenpaketen im Sender, das Endnutzerscheduling und der frequenzselektive und zeitvariante Kanal detailliert modelliert. Die simulative System-Ebene-Analyse Methodologie wird für ein zellulares Funknetzwerk, verschiedene Kanalmodelle und Endnutzer mit verschiedenen Datenverkehrsdiensten untersucht. Ergebnisse für KPIs werden mit der simulativen System-Ebene-Analyse Methodologie unter Verwendung eines normalen Arbeitsplatzcomputers schon nach einigen Stunden erreicht im Gegensatz zu Simulationsdauern von mehr als einem Tag mit herkömmlichen dynamischen System-Ebene-Simulationen. Die Genauigkeit der KPI Ergebnisse unter Verwendung der simulativen System-Ebene-Analyse Methodologie ist vergleichbar mit der Genauigkeit, die mit herkömmlichen dynamischen System-Ebene-Simulationen erzielt werden kann. Als zweites wird in dieser Arbeit eine analytische System-Ebene-Bewertungsmethodologie definiert, welche analytische Berechnungen von KPIs für paketvermittelte Funknetzwerke beinhaltet, so dass Ergebnisse für KPIs noch schneller als mit der vorgeschlagenen simulativen System-Ebene-Analyse Methodologie erzielt werden können. Basierend auf den entwickelten Rahmenbedingungen für die Bewertung von KPIs in paketvermittelten Funknetzen, werden Eigenschaften in OFDMA basierten paketvermittelten Funknetzwerken analytisch beschrieben. Beispielsweise werden Herleitungen für pdfs der Anzahl aktiver Nutzer, der Veränderung des Signal zu Interferenz Verhältnisses (SIR) und der Anzahl allokierter Ressourcen auf Grund des Endnutzerschedulings gegeben, so dass KPIs analytisch berechnet werden können. Eine Untersuchung der analytischen System-Ebene-Bewertungsmethodologie für ein zellulares Funknetzwerk zeigt, dass KPI Ergebnisse innerhalb von Sekunden erzielt werden auf Kosten von einem Fehler in den KPI Ergebnissen, der kleiner als 15 % verglichen mit System-Ebene-Simulationen ist. Deswegen ist die analytische System-Ebene-Bewertungsmethodologie fähig Planungswerkzeuge für OFDMA basierte paketvermittelte Funknetzwerke zu verbessern, indem sie schnell Werte für die KPIs berechnet. Gleichwohl sollten System-Ebene-Simulationen verwendet werden um präzise KPIs für den endgültigen Netzwerkaufbau zu erhalten. Der Einfluss von Datenverkehr und Endnutzerscheduling auf KPIs wird mit Hilfe der entwickelten Methodologien untersucht. Unter anderem wird gezeigt, dass der mittlere Durchsatz pro Endnutzer fast proportional zu dem Kehrwert der mittleren Anzahl aktiver Nutzer ist beziehungsweise dass ähnliche Ergebnisse für den durchschnittlichen Durchsatz pro Zelle erreicht werden, wenn das Verhältnis der mittleren Anzahl aktiver Nutzer und der Serverdatenrate konstant bleibt. Desweiteren werden Grenzwerte bestimmt, welche die erreichbare Performanz für drei unterschiedliche Endnutzerschedulingstrategien beschreiben. Letztendlich werden KPI Ergebnisse für ein frei zugängliches Referenzszenario präsentiert, welches reale Umgebungsdaten von europäischen Großstädten beinhaltet, um zu zeigen, dass die entwickelte simulative System-Ebene-Analyse Methodologie und die entwickelte analytische System-Ebene-Bewertungsmethodologie beide fähig sind KPIs für reale Umgebungsszenarien zu untersuchen und deswegen auch in der Planung OFDMA basierter paketvermittelter Funknetze eingesetzt werden können.