[论文解读] Toward Native ISAC Support in O-RAN Architectures for 6G

Eduardo Baena, Rajesh Krishnan+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 4, 2026

Radar Systems and Signal Processing被引用 0

一句话总结

该论文为 O-RAN 提出原生 ISAC 扩展，在 O-DU 引入感知 dApps、提出 E2SM-SENS 遥测服务模型，以及 Open Fronthaul 元数据以实现单基地对感知，原型显示子 10 ms 遥测延迟和子 6 ms 的闭环延迟。

ABSTRACT

ISAC is an emerging paradigm in 6G networks that enables environmental sensing using wireless communication infrastructure. Current O-RAN specifications lack the architectural primitives for sensing integration: no service models expose physical-layer observables, no execution frameworks support sub-millisecond sensing tasks, and fronthaul interfaces cannot correlate transmitted waveforms with their reflections. This article proposes three extensions to O-RAN for monostatic sensing, where transmission and reception are co-located at the base station. First, we specify sensing dApps at the O-DU that process IQ samples to extract delay, Doppler, and angular features. Second, we define E2SM-SENS, a service model enabling xApps to subscribe to sensing telemetry with configurable periodicity. Third, we identify required Open Fronthaul metadata for waveform-echo association. We validate the architecture through a prototype implementation using beamforming and Full-Duplex operation, demonstrating closed-loop control with median end-to-end latency suitable for near-real-time sensing applications. While focused on monostatic configurations, the proposed interfaces extend to bistatic and cooperative sensing scenarios.

研究动机与目标

• 解决 O-RAN 中阻碍实际 ISAC 集成的架构性缺口。
• 通过感知 dApps 在 O-DU 实现实时感知处理。
• 定义用于感知度量与策略的控制平面遥测模型（E2SM-SENS）。
• 识别对 IQ 样本与发送波形相关联的 fronthaul 元数据扩展。
• 演示原型，在单站成像（monostatic）设置中展示近实时感知能力。

提出的方法

• 在 O-DU 定义感知 dApps，用于处理 IQ 样本并提取时延、多普勒和 AoA 特征。
• 将 E2SM-SENS 作为用于感知数据的发布–订阅遥测服务模型引入。
• 指定 O-FH 元数据扩展（定时标记、波形 ID、波束关联）以实现波形–回波相关。
• 提出多层控制集成（DU 上的 dApps、Near-RT RIC 的 xApps、Non-RT RIC 的 rApps）以实现分层 ISAC 控制。
• 提供带 MU-MIMO 波束和全双工 operation 的实际示例，以说明协调和数据流。
• 用原型验证架构，测量遥测延迟、控制延迟和闭环延迟。

实验结果

研究问题

• RQ1 感知数据是否可以通过专用的 E2SM-SENS 模型在 O-RAN 控制平面中高效暴露和使用？
• RQ2 为了单基地 ISAC，需要哪些 fronthaul 元数据来协调地将发送的波形与接收的 IQ 样本相关联？
• RQ3 通过感知 dApps 与在 O-RAN 框架内的 Near Real-Time xApps，O-DU 上的实时 ISAC 是否可行？
• RQ4 对于典型 ISAC 用例，提出的架构在端到端和闭环延迟方面的性能如何？

主要发现

• 在 10 ms 报告周期下，遥测延迟中位数约为 3.9 ms。
• 在 10 ms 周期下的 p95 遥测延迟为 10.2 ms。
• 有 93.4% 的样本遥测延迟低于 10 ms（车辆感知门限）。
• 100% 的样本遥测延迟低于 20 ms（无人机跟踪门限）。
• 闭环延迟中位数为 4.6 ms（遥测中位数 3.9 ms 加 0.7 ms 的控制延迟）。
• 周期性感知报告可以从 100 ms 调整到 10 ms，目标到达精度在 0.1 ms 内。