Ein drahtloses Multihop-Netzwerk (DMN) ist ein verteiltes Kommunikationssystem, welches vor allem die Fähigkeit zur automatischen Anpassung an sich ständig änderne Umgebungsbedingungen hat. Eine zentrale Fragestellung in DMNen ist, ob das Netzwerk partitioniert ist, ob also nicht mehr jeder Knoten mit jedem anderen Knoten kommunizieren kann. Um festzustellen, ob eine Partitionierung droht werden mit Hilfe von 2-Zusammenhangstests Brücken und Artikulationspunkte im Kommunikationsgraphen gesucht. Daraufhin können anschließend korrektive Aktionen eingeleitet werden um die Partitionierung zu verhindern und somit die Netzwerkverfügbarkeit zu erhöhen. Eine Vielzahl von 2-Zusammenhangstestverfahren wurde bereits erfolgreich bei drahtgebundenen Netzen eingesetzt. Allerdings sind diese Verfahren ungeeignet für drahtlose Netze, da die Ungenauigkeiten durch den häufigen Paketverlust in solchen Systemen bisher nicht berücksichtigt wurden. Mit Hilfe von stochastischen Modellen wird gezeigt, dass Fehler in der Entscheidungsfindung für DMNen bereits bei sehr einfachen Problemen wie der Link-Erkennung signifikant sein können. In dieser Arbeit werden daher verschiedene Verfahren präsentiert, die auch auf Grundlage unsicherer Informationen noch eine verlässliche Entscheidungsfindung ermöglichen. Die Arbeit präsentiert einen neuen verteilten Algorithmus zum Test auf 2-Zusammenhang, welcher Fehler durch Nachrichtenverlust berücksichtigt und gleichzeitig die Anzahl an Nachrichten reduziert. Basierend auf einer umfassenden Analyse der Einflüsse von Kommunikationsfehlern auf den Algorithmus, wurden Abstimmungsprozeduren entwickelt, die die Wahrscheinlichkeit von Fehlentscheidungen nochmals reduzieren. Zur weiteren Analyse werden die Algorithmen erstens in der Motelab-Umgebung und zweitens mit Hilfe von Simulationen untersucht. Die präsentierten Algorithmen zeigen überzeugende Ergebnisse unter variierenden Bedingungen, was ihre Anwendbarkeit in realen Szenarien unterstreicht. / Wireless multi-hop network (WMN) is a distributed communication system composed of autonomous processing nodes that is known for its ability to automatically adjust to rapidly changing conditions in the surrounding environment. Connectivity is one of the basic properties of a network. Removal of a bridge or an articulation point partitions a network. Biconnectivity testing identifies bridges and articulation points in a network, and once they are known corrective actions can be performed in order to improve network''s reliability. Numerous biconnectivity testing algorithms are successfully applied in graphs, wired networks and multiprocessor systems. However, they are inadequate for application in wireless networks since the frequent packet losses introduce uncertainty in the system which these algorithms cannot handle. The stochastic analysis shows that errors in decision-making in WMNs are considerable even for seemingly simple tasks such as the detection of links. The main contribution of this work is to provide means for accurate binary decision-making under uncertainty within the context of biconnectivity testing in WMNs. A distributed algorithm is developed that successfully handles the faults caused by message losses and simultaneously utilizes benefits of wireless communication to reduce message complexity from O(e) to O(n). Based on stochastic analysis of WMN topologies and a comprehensive analysis of impact of communication faults on algorithm''s behavior, the algorithm is extended by voting theory to reduce probability of erroneous decisions. The algorithm and the voting rules are evaluated in experiments in Motelab testbed and in the event-based simulator Jist/SWANS. The algorithm is accurate under various conditions which demonstrates its applicability in reality and capability of successful operation in presence of packet losses.