无线通信中最宝贵和珍稀的资源就是无线信道的带宽。为了获得更高的传输效率,通信数据报头压缩是一个重要的研究领域。数据报头压缩技术通过减小互联网传输协议封装引入的额外开销,减少传输同一应用所需的信道资源,提高了信道利用率,减少了交互应用中的来回响应时间。当下新兴的物联网通信技术NB-IoT具有低功耗、小数据的特性,对于报头压缩有着强烈的技术需求。当前版本的NB-IoT协议中使用的鲁棒性头压缩算法(Robust Header Compression ROHC)进行报头压缩,在面对NB-IoT应用中的低速率高延迟高误码环境时其效果还不是最优。本文针对NB-IoT系统应用的环境特性,设计了一种基于马尔可夫预测模型的头压缩算法ROHC-M,可以进一步提高报头压缩率。其核心思想在于通过分析压缩过程中状态转换方式建立马尔可夫预测模型,再引入信道信息实现对压缩状态转换的预测,从而提高解压缩的成功率。在此基础上积累预测数据,对预测结果实现长期优化,进一步提高了解压缩的成功率。最终实现了对报头压缩率的提高。本文通过仿真验证了该算法对压缩优化的有效性。并进一步设计软硬件实现了该算法,实测表明该算法对数据报文头压缩结果良好,相较于ROHC头压缩算法,平均压缩头部长度减少了0.71字节,吞吐率提高了10%。能够降低压缩过程中冗余字节的传输,提高传输效率,达到了本文的预期指标。