5G is expected to provide a high-performance and highly efficient network to prominent industry verticals with ubiquitous access to a wide range of services with orders of magnitude of improvement over 4G. Network slicing, which allocates network resources according to users’ specific requirements, is a key feature to fulfil the diversity of requirements in 5G network. However, network slicing also brings more orchestration and difficulty in monitoring and admission control. Although the problem of admission control has been extensively studied, those research take measurements for granted. Fixed high monitoring frequency can waste system resources, while low monitoring frequency (low level of observability) can lead to insufficient information for good admission control decisions. To achieve efficient admission control in 5G, we consider the impact of configurable observability, i.e. control observed information by configuring measurement frequency, is worth investigating. Generally, we believe more measurements provide more information about the monitored system, thus enabling a capable decision-maker to have better decisions. However, more measurements also bring more monitoring overhead. To study the problem of configurable observability, we can dynamically decide what measurements to monitor and their frequencies to achieve efficient admission control. In the problem of admission control with configurable observability, the objective is to minimize monitoring overhead while maintaining enough information to make proper admission control decisions. In this thesis, we propose using the Deep Reinforcement Learning (DRL) method to achieve efficient admission control in a simulated 5G end-to-end network, including core network, radio access network and four dynamic UEs. The proposed method is evaluated by comparing with baseline methods using different performance metrics, and then the results are discussed. With experiments, the proposed method demonstrates the ability to learn from interaction with the simulated environment and have good performance in admission control and used low measurement frequencies. After 11000 steps of learning, the proposed DRL agents generally achieve better performance than the threshold-based baseline agent, which takes admission decisions based on combined threshold conditions on RTT and throughput. Furthermore, the DRL agents that take non-zero measurement costs into consideration uses much lower measurement frequencies than DRL agents that take measurement costs as zero. / 5G förväntas ge ett högpresterande och högeffektivt nätverk till framstående industrivertikaler genom allmän tillgång till ett brett utbud av tjänster, med förbättringar i storleksordningar jämfört med 4G. Network slicing, som allokerar nätverksresurser enligt specifika användarkrav, är en nyckelfunktion för att uppfylla mångfalden av krav i 5G-nätverk. Network slicing kräver däremot också mer orkestrering och medför svårigheter med övervakning och tillträdeskontroll. Även om problemet med tillträdeskontroll har studerats ingående, tar de studierna mätfrekvenser för givet. Detta trots att hög övervakningsfrekvens kan slösa systemresurser, medan låg övervakningsfrekvens (låg nivå av observerbarhet) kan leda till otillräcklig information för att ta bra beslut om antagningskontroll. För att uppnå effektiv tillträdeskontroll i 5G anser vi att effekten av konfigurerbar observerbarhet, det vill säga att kontrollera observerad information genom att konfigurera mätfrekvens, är värt att undersöka. Generellt tror vi att fler mätningar ger mer information om det övervakade systemet, vilket gör det möjligt för en kompetent beslutsfattare att fatta bättre beslut. Men fler mätningar ger också högre övervakningskostnader. För att studera problemet med konfigurerbar observerbarhet kan vi dynamiskt bestämma vilka mätningar som ska övervakas och deras frekvenser för att uppnå effektiv tillträdeskontroll. I problemet med tillträdeskontroll med konfigurerbar observerbarhet är målet att minimera övervakningskostnader samtidigt som tillräckligt med information bibehålls för att fatta korrekta beslut om tillträdeskontroll. I denna avhandling föreslår vi att använda Deep Reinforcement Learning (DRL)-metoden för att uppnå effektiv tillträdeskontroll i ett simulerat 5G-änd-till-änd-nätverk, inklusive kärnnät, radioaccessnätverk och fyra dynamiska användarenheter. Den föreslagna metoden utvärderas genom att jämföra med standardmetoder som använder olika prestationsmått, varpå resultaten diskuteras. I experiment visar den föreslagna metoden förmågan att lära av interaktion med den simulerade miljön och ha god prestanda i tillträdeskontroll och använda låga mätfrekvenser. Efter 11 000 inlärningssteg uppnår de föreslagna DRL-agenterna i allmänhet bättre prestanda än den tröskelbaserade standardagenten, som fattar tillträdesbeslut baserat på kombinerade tröskelvillkor för RTT och throughput. Dessutom använder de DRL-agenter som tar hänsyn till nollskilda mätkostnader, mycket lägre mätfrekvenser än DRL-agenter som tar mätkostnaderna som noll.

Low density parity check (LDPC) code is an error correction code that has been widely adopted as an optional error correcting operation in most of today’s communication protocols. Current design of ASIC or FPGA based LDPC accelerators can reach Gbit/s data rate. However, the hardware cost of ASIC based methods and related interface is considerably high to be integrated into coarse grain reconfigurable architectures (CGRA). Moreover, for platforms aiming at high level synthesis or system level synthesis, they don’t provide flexibility under low-performance low-cost design scenarios. In this degree project, we establish connectivity between SiLago CGRA and a typical QC-LDPC code defined in IEEE 802.11n standard. We design lightweight LDPC encoder and decoder blocks using FSM+Datapath design pattern. The encoder provides sufficient throughput and consumes very little area and power. The decoder provides sufficient performance for low speed modulations while consuming significantly lower hardware resources. Both encoder and decoder are capable of cooperating with SiLago based DRRA through standard Network on Chip (NOC) based shared memory, DiMArch. And extra hardware for interface is no longer necessary. We verified our design through RTL simulation and synthesis. Encoder went through logic and physical synthesis while decoder went through only logic synthesis. The result acquired proves that our design is closely coupled with the SiLago CGRA while provides a solution with lowperformance and low-cost. / LDPC-kod med låg densitet är en felkorrigeringskod som har vidtagits i stor utsträckning som en valfri felsökande operation i de flesta av dagens kommunikationsprotokoll. Nuvarande design av ASICeller FPGAbaserade LDPC-acceleratorer kan nå Gbit / s datahastighet. Hårdvarukostnaden för ASIC-baserade metoder och relaterade gränssnitt är emellertid avsevärt hög för att integreras i grova kornkonfigurerbara arkitekturer (CGRA). Dessutom ger plattformar som syftar till syntese på hög nivå eller syntes på systemnivå inte flexibilitet under lågprestanda med låg kostnadsscenarier. I detta examensarbete upprättar vi anslutning mellan SiLago CGRA och en typisk QC-LDPC-kod definierad i IEEE 802.11n-standarden. Vi designar lätta LDPC-kodare och avkodarblock med FSM + Datapathdesignmönster. Kodaren ger tillräcklig genomströmning och förbrukar mycket lite areal och effekt. Avkodaren ger tillräckligt med prestanda för moduleringar med låg hastighet medan den förbrukar betydligt lägre hårdvaruressurser. Både kodare och avkodare kan samarbeta med SiLago-baserade DRRA genom standard Network on Chip (NOC) baserat delat minne, DiMArch. Och extra hårdvara för gränssnittet är inte längre nödvändigt. Vi verifierade vår design genom RTL-simulering och syntes. Kodaren genomgick logik och fysisk syntes medan avkodare genomgick endast logisk syntes. Det förvärvade resultatet bevisar att vår design är nära kopplad till SiLago CGRA och ger en lösning med låg prestanda och låg kostnad.