Abstract The next-generation networks are set to support a high data rate, low latency, high reliability, and diverse types of services and use cases. These requirements come at the expense of a more complex network management, and asymmetric and time-varying traffic dynamics. Accordingly, future networks will operate at different duplexing modes and with multiple access techniques. This thesis proposes novel transmission strategies and methodologies to dynamically optimize the duplexing modes and allocate resources for small cell based cellular networks. The first part of the thesis studies dynamic time-division-duplex (TDD) operation in dynamic and asymmetric uplink (UL) and downlink (DL) traffic conditions. In this regard, we propose a dynamic TDD framework that optimizes the UL and DL frame configuration and power allocation. Due to the high interference coupling between neighboring small cells, we propose a load-aware clustering method that groups the small cell base stations (SBSs) based on their spatial and load similarities. To balance the UL and DL loads within each cluster, we study the potential of load-based UL/DL decoupled user association in balancing the traffic loads within clusters. In the second part, we study the problem of half-duplex (HD)/full-duplex (FD) mode selection and UL/DL resource and power optimization in small cell networks. Therein, SBSs operate in non-orthogonal multiple access (NOMA) in both UL and DL to schedule multiple users at the same time-frequency resource. The goal of the study is therefore to select the optimal duplexing and multiple access scheme, based on the traffic load and interference conditions, such that users’ data rates are maximized, while stabilizing traffic queues. Finally, the last part of the thesis looks beyond rate maximization and focuses on ensuring low latency and high reliability in small cell networks providing edge computing services. The problem of distributing wireless resources to users requesting edge computing tasks is cast as a delay minimization problem under stringent reliability constraints. The study investigates the role of proactive computing in ensuring low latency edge computing, while the concept of hedged requests is presented as an enabler for computing service reliability. / Tiivistelmä Seuraavan sukupolven verkot suunnitellaan tukemaan suuria tiedonsiirtonopeuksia, pientä latenssia, erinomaista luotettavuutta ja monentyyppisiä palveluja ja käyttötapauksia. Näiden vaatimusten täyttämisen kääntöpuolena ovat entistä monimutkaisemmat verkonhallintatoiminnot sekä epäsymmetrinen ja ajallisesti muuttuva dataliikenteen dynamiikka. Verkot toimivat tulevaisuudessa eri dupleksointitiloissa hyödyntämällä useita eri liittymätekniikoita. Tässä tutkielmassa ehdotetaan uusia siirtostrategioita ja menetelmiä dupleksointitilojen dynaamista optimointia ja resurssien allokointia varten piensoluperustaisissa solukkoverkoissa. Tutkielman alkuosassa tarkastellaan dynaamisen aikajakodupleksin (TDD) toimintaa dataliikenneympäristöissä, joissa on käytössä dynaaminen ja epäsymmetrinen lähetysyhteys (UL) ja laskeva siirtotie (DL). Ehdotamme tältä osin dynaamista TDD-kehystä, joka optimoi UL- ja DL-kehyksen konfiguroinnin ja tehon allokoinnin. Vierekkäisten pienten solujen välisten kytkösten suuren interferenssin takia ehdotamme kuormituksen huomioivaa klusterointimenetelmää, jossa piensolutukiasemat (SBS) ryhmitellään niiden tilallisten ja kuormitusominaisuuksien yhteneväisyyden perusteella. Tutkimme UL- ja DL-kuormitusten tasapainottamista kussakin klusterissa tarkastelemalla UL/DL-yhteyksistä irti kytketyn, kuormitukseen perustuvan käyttäjän yhdistämisen mahdollisuuksia dataliikennekuormituksen tasapainottamisessa. Tutkielman toisessa osassa tarkastellaan puolidupleksi (HD)- ja kaksisuuntaisen (FD) -tilan valinnan ongelmaa ja UL-/DL-resurssien ja tehon optimointia piensoluverkoissa. Siinä piensolutukiasemat toimivat ei-ortogonaalisessa moniliittymässä (NOMA) sekä UL- että DL-yhteyksissä useiden käyttäjien ajoittamiseksi samalle aika-taajuusresurssille. Tutkielman tavoitteena on siten valita optimaalinen dupleksointi- ja moniliittymäkaavio dataliikenteen kuormituksen ja interferenssin perusteella siten, että käyttäjän tiedonsiirtonopeudet voidaan maksimoida ja dataliikennejonot tasata. Lopuksi tutkielman viimeisessä osassa tarkastellaan tiedonsiirtonopeuden maksimoinnin lisäksi pienen latenssin ja suuren luotettavuuden varmistamista piensoluverkoissa, jotka tuottavat reunalaskentapalveluja. Langattomien resurssien jakelemista käyttäjille, jotka vaativat reunalaskentatehtäviä, käsitellään viiveen minimoinnin ongelmana soveltamalla tiukkoja luotettavuusrajoituksia. Tutkielmassa tarkastellaan proaktiivisen tietojenkäsittelyn roolia pienen latenssin reunalaskennassa.