Досліджено технології побудови багатоланкової супутникової ретрансляції доступу до інформаційних послуг користувачам, які зазвичай перебувають поза досяжністю телекомунікаційних радіосистем з архітектурою прямої ретрансляції, що дозволяє традиційним сервісам надавати свої послуги майже всім користувачам у всьому світі, а також корисно для таких сервісів як глобальне повідомлення про надзвичайні ситуації та реагування на стихійні лиха. Розроблено способи забезпечення універсального та розширеного робочого покриття інфокомунікаційними радіомережами 6G у глобальному масштабі із використанням супутникових технологій. Розглянуто можливості забезпечення тривимірного покриття наземними станціями 6G за рахунок інтеграції із транзитними супутниковими мережами для розширення бездротових наземних послуг. Досліджено особливості формування прямих з'єднань для забезпечення послуг фіксованого та мобільного зв'язку в мережі 6G з використанням супутникових технологій. При цьому, супутникова мережа в одному тунелі передає дані користувача, та сигнали керування, а обробка даних користувача може проводитися безпосередньо в супутниковій мережі як різновид корисного навантаження. Також розглянуто особливості застосування тривимірного покриття для технології IoT у віддалених районах з обмеженим розгортанням наземних базових станцій або без них. Оскільки сенсорні пристрої IoT споживають невелику кількість енергії і часто знаходяться в режимі очікування, вони можуть вимагати спеціальної підтримки з боку супутникової мережі, наприклад спеціальних команд керування для включення пристроїв. Визначено особливості проектування структури мережевого елемента та архітектури супутникової частини мережі доступу для зменшення затримки в кожному телекомунікаційному вузлі маршрутизації. Розглянуто супутникові мережі, які використовуються для інтерактивних послуг, таких як передача голосу та даних. Зокрема здійснений аналіз затримки для HAPS та супутників, включаючи випадки як з одним переходом, так і з кількома, який показує, що передача сигналу через неназемну частину мережі може забезпечити меншу затримку, ніж та, яка досягається за допомогою сучасної ВОЛЗ. При цьому, досягнута перевага залежить від висоти платформи неназемної мережі (NTN) та відстані між двома точками на землі. Також необхідно враховувати деякі відмінності у швидкодії супутникового тракту через рух супутника, що в найгіршому випадку збільшить затримку при передаванні даних користувача. Визначено, що показник затримки можна покращити, якщо наземна станція (або користувач) може бачити кілька супутників та згодом вибирати той, який мінімізує затримку із врахуванням типу інтерфейсу.

В роботі наведено результати досліджень поточного стану і нових тенденцій застосування AI/ML при керуванні мережами та послугами. Розглянуто базові технології, які є фундаментальними для наскрізного створення ресурсів і керування ними. За допомогою таких технологій мережі 5G можуть автоматизувати обробку ресурсів і ізоляцію між логічними та фізичними ресурсами. У цьому сенсі розглянуто останні підходи в домені RAN з відкритою мережею радіодоступу (O-RAN). Також зосереджено увагу на відповідних контролерах, заснованих на стеку Європейського інституту телекомунікаційних стандартів керування та оркестровки (ETSI MANO), і, зокрема, на тому, як обробляються обчислювальні ресурси. Після чого розглядаються фундаментальні ідеї та останні тенденції програмування площини даних на рівні пакетів і на рівні оптичного перемикання, зосереджуючись на транспорті керування мережними ресурсами. Також описано створення конвеєра даних для забезпечення стека керування мережним моніторингом і аналітикою. Досліджено основні підходи до управління різними архітектурними компонентами мережі 5G. У ході розгляду зазначено, що різноманітність проблем на кожному архітектурному рівні, звичайно, вимагає різних підходів. Також розглянуто керування ресурсами RAN за допомогою виявлення моделей поведінки користувачів і розподілу ресурсів RAN за допомогою методів навчання з підкріпленням (RL) та Q-навчання. Проаналізовано традиційні методи оптимізації та підходи на основі штучного інтелекту для вирішення проблем оркестрування мережі, що містить будь-які обчислювальні ресурси. Наведені методи SoA для досягнення нарізки площини даних через ізоляцію співіснуючого трафіку. Також розгля-нуто надзвичайно важливе питання об’єднання ресурсів і методи ШІ, які використовуються для сприяння реалізації процедур об’єднання. Розглянуто особливості застосування методів машинного навчання в мережній платформі, а також керування програмними мережами 5G на основі ML та оцінювання QoE. Після цього, наведено тематичні дослідження, які охоплюють керування QoE, розгортання VNF і керування зрізами. Визначено основні виклики, запропоновано, як їх можна вирішити та вказівки для операторів. Здійснено огляд алгоритмів ML, які використовуються для керування потужністю, планування користувачів, асоціації користувачів і розподілу спектру.