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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利面向分割学习的自适应感知通信压缩方法、装置及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121151480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511685446.7，技术领域涉及：H04L69/04；该发明授权面向分割学习的自适应感知通信压缩方法、装置及系统是由李晗;朱顺痣;杨淼;林政;杜侠;李建敏;李林;王大寒设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向分割学习的自适应感知通信压缩方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的面向分割学习的自适应感知通信压缩方法、装置及系统，涉及分割学习与通信压缩技术领域。本发明通过获取发送端待传输的粉碎数据，对所述粉碎数据执行频域变换，并依据能量阈值自适应选择高能量系数，仅保留语义关键的低频主导分量，得到低维高频域矩阵；对所述低维高频域矩阵进行动态位宽量化与封装得到量化矩阵；对所述量化矩阵进行概率建模与自适应熵编码得到压缩数据，并发送给接收端，以便接收端对所述压缩数据进行解码重构得到重构数据。本发明能够实现高压缩率与高保真度的平衡，适配动态网络条件，具备优异的鲁棒性与扩展性。

本发明授权面向分割学习的自适应感知通信压缩方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向分割学习的自适应感知通信压缩方法，应用于客户端与服务器端之间的数据通信压缩，其特征在于，包括： 获取发送端待传输的粉碎数据；其中，所述粉碎数据包括客户端模型基于本地数据执行前向传播生成的特征激活，以及服务器端模型根据接收的特征激活执行反向传播生成的全局梯度； 对所述粉碎数据执行频域变换，并依据能量阈值自适应选择高能量系数，仅保留语义关键的低频主导分量，得到低维高频域矩阵； 对所述低维高频域矩阵进行动态位宽量化与封装得到量化矩阵； 对所述量化矩阵进行概率建模与自适应熵编码得到压缩数据，并发送给接收端，以便接收端对所述压缩数据进行解码重构得到重构数据； 对所述量化矩阵进行概率建模与自适应熵编码具体为： 遍历所述量化矩阵，统计所述量化矩阵中每个量化符号的概率分布； 根据信息熵原理为所述量化矩阵的每个量化符号分配最优码长，生成动态码本，公式为： ； 其中，为第i个量化符号的码长；为第i个量化符号的出现概率； 在符号概率分布变化超过设定的变化阈值时，采用滑动窗口方式更新所述动态码本； 遍历所述量化矩阵的量化符号，依据所述动态码本替换为二进制编码，得到二进制码流； 所述动态码本与所述二进制码流即为所述压缩数据； 还包括，在完成当前轮次传输通信后将所述粉碎数据与所述重构数据的误差信息保存至残差缓冲区，以在下一轮通信时修正误差；具体为： 设本轮待传输的粉碎数据为，经压缩与解码重构后得到的重构数据为，则残差的计算公式为：； 在下一轮通信时，将残差加权至新的粉碎数据，表达式为： ； 其中，为第轮误差修正后的粉碎数据；为第轮的粉碎数据；为残差权重。

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