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会议简介 Brief Introduction01

IEEE MILCOM 是军事通信与网络技术领域首屈一指的国际论坛,汇聚政府、产业界和学术界的领导者,共同探讨多域指挥控制所面临的核心问题与解决方案。2026年会议以“Securing the Future of Intelligent Information Dominance: Artificial Intelligence, Quantum Technologies, Advanced Communications and Cyber Resilience on the Battlefield”为主题,反映通信领域正在经历的快速变革。会议设有五个技术轨道、多场 Workshop、技术专题讨论和教程,涵盖非分类技术项目和受限访问技术项目,同时包含主题演讲、全体会议以及厂商展览。所有录用的技术论文将在 IEEE Xplore 上发表。

重要信息 Highlights02

1、检索信息
会议论文集被 IEEE Xplore 收录,检索类型为 EI Compendex。

2、出版信息
所有被录用的技术论文将在 IEEE Xplore 上发表。Workshop 论文将被收录于 IEEE MILCOM 2026 Workshop Proceedings 并提交至 IEEE Xplore。Demo 摘要也将被收录于会议论文集并提交至 IEEE Xplore。

3、组委会信息
General Co-Chairs:William "Bill" Semancik(MIT Lincoln Laboratory);Dr. Eric Hall(L3Harris Technologies)
Technical Program Committee 成员来自多个机构

征稿主题 Call for Paper03

主题一:波形与信号处理
天线与射频;调制与编码;干扰管理;频谱共享与共存;认知与软件定义无线电;5G 及未来系统;Open RAN 概念与编排;可重构智能表面;毫米波或太赫兹波形;光无线通信;定向波形;量子通信

主题二:网络协议与性能
Ad Hoc、Mesh 与协作网络;移动边缘网络;软件定义网络;网络切片与虚拟化;信息中心网络;网络科学与工程;集成感知与通信;5G/6G 网络;路由协议;敏捷传输协议;量子网络;IoT 与传感器网络;车载网络;设备到设备与机器到机器通信;网络智能与自动化;网络优化

主题三:网络安全与可信边缘计算
密码学;密钥管理;高级持续性威胁检测与缓解;战术云安全;无线安全;多级安全;边缘/雾计算与网络;零信任网络安全;隐蔽通信与网络

主题四:集成网络架构与系统之系统
机载网络;集成无人机网络;高空平台系统;卫星通信与空间网络;多域与跨域作战;联盟作战;非地面网络;无线数字孪生;云网融合;集成战术与民用网络架构;量子网络架构

主题五:面向通信与网络的 AI/ML
机器学习用于信道估计、解码与干扰缓解;AI/ML 用于资源与网络优化;边缘智能体 AI;通信网络中的分布式与联邦学习;通信网络中的对抗性 AI/ML;通信网络中的安全 AI/ML;生成式 AI 用于通信网络中的合成数据生成;通信网络 ML 模型的领域泛化;通信网络中的可解释 AI;面向通信网络的大语言模型

主讲嘉宾 Keynote speaker 04

  • Robert E. Kahn

    Robert E. Kahn · 国家研究倡议公司(CNRI)

    罗伯特·E·卡恩是国家研究倡议公司(CNRI)的总裁兼CEO,该非营利组织由他于1986年创立。他于1960年获纽约市立学院电子工程学士学位,1962年、1964年先后获普林斯顿大学硕士及博士学位。他曾任职于贝尔实验室技术部,之后出任MIT电气工程助理教授。1966年,他从MIT休假加入BBN(博尔特·贝拉内克与纽曼公司),在那里负责ARPANET——这一开创性分组交换计算机网络的系统设计工作。1972年,他转至DARPA(美国国防部高级研究计划局),随后出任DARPA信息处理技术办公室(IPTO)主任。在担任IPTO主任期间,他牵头启动了战略计算计划,这是当时联邦政府迄今为止开展过的规模最大的计算机研究项目。卡恩博士提出了开放架构网络的理念,是TCP/IP协议的共同发明人,并牵头发起了DARPA的互联网计划。近年来,他投身于数字对象架构的开发与落地工作,这是一种用于互联网信息管理的开放架构。卡恩博士著述颇丰,获得过诸多荣誉学位与院士头衔。在他斩获的众多奖项中,包括1997年国家技术奖章、2001年美国国家工程院查尔斯·斯塔克·德雷珀奖、2002年阿斯图里亚斯亲王奖、2004年国际计算机协会A.M.图灵奖、2004年总统自由勋章。他于2008年获得日本国际奖,2013年成为首届伊丽莎白女王工程奖得主之一。他是美国国家工程院与美国国家科学院院士。

  • Michael Nayak

    Michael Nayak · XPRIZE基金会

    迈克尔·奈亚克博士是XPRIZE基金会的首席技术官,同时担任深科技与探索领域的执行副总裁。他身兼科学家、工程师、飞行员、企业家、作家及技术领导者多重身份,在加入XPRIZE任职前,已积累了为政府、国家实验室、军方、国防部门及风投机构提供咨询服务的丰富经验。 加入XPRIZE之前,迈克尔任职于美国国防部高级研究计划局(DARPA),担任项目经理,期间他构思、创立并主导了总价值超7亿美元、覆盖所有技术成熟度等级的近20个项目组合。在DARPA,他牵头完成了美国国防部首个及第二个月球研究项目、量子信息理论项目,主导了该局首个极低轨卫星项目,并将一个项目的后续资金规模拓展至66亿美元。 他凭借在技术领域的领导能力斩获众多奖项,包括扶轮社国家太空成就奖、美国航天学会工业领导力奖。他毕业于久负盛名的US空军试飞员学校,曾两次入围NASA宇航员半决赛,出版过两部科幻小说,还负责统筹过国防部最大望远镜设施的所有研究工作。 迈克尔拥有加州大学圣克鲁兹分校航空航天工程学士学位、地球科学、航空航天工程与飞行测试工程硕士学位,以及地球与行星科学博士学位。他在博士研究期间曾担任国防科学与工程研究生研究员。

  • Thomas W. Rondeau, Ph.D.

    Thomas W. Rondeau, Ph.D. · 美国国防部

    汤姆·朗多博士现任美国国防部 FutureG 首席主任,任职于国防部研究与工程副部长办公室(OUSD(R&E))。在该职位上,朗多博士负责指导国防部开展基于下一代无线技术、面向作战能力的相关项目研究、资金拨付与落地执行。作为首席主任,他持续推进面向国家安全的无线网络技术理念。在担任现职之前,朗多博士曾在 DARPA 担任项目经理逾六年,深耕多个技术领域,致力于优化无线网络与通信技术。他主导过的项目包括:商用时间尺度阵列集成与验证(ACT-IV),用于构建软件定义阵列;Hedgehog 项目,旨在研发性能更强的软件定义无线电;专用领域片上系统(DSSoC)项目,用于创新边缘与嵌入式处理器架构;以及虚拟环境数据保护(DPRIVE)项目,实现加密数据计算。朗多博士还负责过诸多其他项目,组织了一系列黑客马拉松活动,n 软件无线电领域,并以主题专家身份为 US 国防部及情报机构的众多问题提供协助。他在 DARPA 的工作为他赢得了杰出公共服务奖章。加入 DARPA 之前,Rondeau 博士负责管理 GNU Radio 项目,并为无线通信相关问题提供咨询。在该岗位上,Rondeau 博士与全球众多企业及组织合作,针对各类难题与新兴技术打造解决方案,并借此逐步构建起一个规模庞大的软件无线电专家社群,该社群现已发展为蓬勃发展的生态系统。他还曾以访问研究员身份任职于宾夕法尼亚大学,并以兼职研究员身份任职于新泽西州普林斯顿的 IDA 通信研究中心。Rondeau 博士拥有弗吉尼亚理工大学电气工程博士学位,其博士论文荣获美国研究生院理事会 2007 年数学、科学与工程类杰出论文奖。Rondeau 博士曾在众多会议与专题研讨会上发言,发表了大量关于软件无线电的论著,并撰写了最早的几本认知无线电相关书籍之一。

  • Martin Weiss

    Martin Weiss · FutureG 应用研究部

    马丁·韦斯博士现任FutureG应用研究部门主管,同时担任战争部副部长下属研究与工程办公室的弹性开放商用解决方案技术负责人,以及集成感知与通信项目技术负责人。在该职位上,韦斯博士统筹多项推进FutureG应用研究的工作,推动政府、学术界与产业界共同打造具备商用价值的解决方案,以满足战争部的无线通信需求,其中尤为值得关注的是OCUDU项目与RAPID项目。在加入FutureG办公室之前,韦斯博士任职于匹兹堡大学计算与信息学院信息学与网络系统系教授,同时兼任该校治理与市场中心副主任。他是由美国国家科学基金会资助的频谱创新研究所SpectrumX的创始成员之一。韦斯博士拥有卡内基梅隆大学工程与公共政策博士学位,密歇根大学计算机、控制与信息工程理学硕士学位,以及东北大学电气工程理学学士学位。他的研究方向为技术系统与基础设施的治理,长期致力于动态频谱接入、频谱共享的经济学视角研究,以及3GPP等移动通信标准相关研究。

会议投稿 Conference submission 05

投稿系统:非分类论文通过 EDAS 提交
论文格式:须采用 IEEE 双栏标准格式
重要日期:非分类论文提交截止 2026年5月31日(最终截止),录用通知 2026年8月9日,最终稿提交 2026年9月11日
生成式 AI 政策:完全由生成式 AI 工具生成的论文将被直接拒稿,作者须在 EDAS 提交时确认论文内容并非完全由生成式 AI 工具创建

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