Integrated Sensing and Communication (ISAC) Transceiver: Hardware Architectures, Enabling Technologies, and Emerging Trends
Notice bibliographique
Résumé
Integrated Sensing and Communication (ISAC)—also known as Joint Radar-Communication (RadCom), Joint Radar-Communication (JRC) and other related variants—has rapidly emerged as a transformative paradigm for future wireless systems. By unifying sensing and communication functions within a shared transceiver framework, ISAC addresses the growing demands for spectral efficiency, multifunctional interplay, situational awareness, and hardware reuse. This convergence is poised to enable emerging and future wireless intelligence-driven applications ranging from intelligent transportation and autonomous factories to beyond-5G and 6G smart self-adaptive networks. This article presents a comprehensive, hardware-centric review of ISAC transceiver technologies. We trace the historical evolution of ISAC systems, survey current transceiver architectures, and analyze key enabling components across diverse frequency bands and application scenarios. Specific focus is given to transceiver design strategies, RF front-end architectures, antenna arrays, and integration techniques. Emerging technologies—such as multi-functional arrays, photonic integration, and reconfigurable intelligent surfaces—are also examined for their role in enhancing ISAC performance and scalability. By synthesizing the current state-of-the-art and highlighting open challenges, this review aims to serve as a valuable reference for researchers and engineers working toward the development of next-generation ISAC hardware platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».