层1和层2的关系有如下的等式定义：
层2吞吐量=帧长度/（帧长度+序言+IFG）*一层吞吐量
对于一个典型的56 MHz ，256-QAM的传输频率，这意味着：
层2吞吐量 = 64 / (64+8+12) x 446.8 = 0.762 x 446.8 = 340 Mb/s
数据头压缩对于LTE很关键
随着服务供应商向LTE过渡，选择可以每秒挤出更多的比特到空气中微波回程系统变得至关重要。 LTE将越来越多地使用IPv6的IP地址，它占用一个额外的32个字节的数据头。这种额外的开销必须被封装在以太网负载中，当更短的、多协议的数据包被传输时，就会降低效率。
智能数据头压缩降低了协议开销。压缩的数据头的大小是恒定的，而数据包的载荷是可变的。压缩越大，有效负载容量就越大。
当网络传输小数据包，并使用IPv4和IPv6协议时，数据头压缩是最有利的。其结果是，它在小数据包常见的移动回程网络中是特别有用的。
表2总结了全球的移动回程网络上观察到的流量混合[1]
表2 在实际的全球移动回程流量中，小数据包很普遍
表2中所示的流量混合，结合智能数据头压缩与IFG和序言抑制提供了可现场验证的30％至40％的增益。[2] 这意味着服务提供商可以在相同的频率间隔、相同的天线和具有相同的可用链接中传输另外40％的数据。
要充分利用这些增益，服务提供商应该寻找那些能够结合智能数据头压缩和LDPC纠错的微波系统：
LDPC纠错码，使服务提供商能够给定信道传输的接近香农极限的最大吞吐量。智能数据头压缩在香农极限之外提高信道容量。在微波里，频谱是一种有限的资源。每个比特都是宝贵的。
