近年来面向时差估计的数据压缩成为信号处理领域的研究热点之一。类似基于传感器网络时差定位的应用场景,要求运用实用化的数据压缩技术,以降低平台设计和实现的难度,同时在数据传输量和时差估计精确度之间取得较好折衷。利用窄带通信信号在被子带抽取压缩后,时差估计克拉美罗界最低的子带基本对应信噪比最高的子带这一特点,将复杂的基于费舍尔信息量最大化的压缩准则合理地简化为基于离散傅里叶变换幅值平方和最大化准则,以提高压缩效率,同时为降低有限观测时间的影响,提出一种频点抽取结合子带抽取的压缩方法。最后经仿真验证,在压缩比不变的前提下,提出的改进数据压缩方法相比单纯的子带抽取法明显提高了时差估计精确度,在信噪比大于0 dB 的情况下,通过仅传输和利用128个频点信息,可以实现几十纳秒量级的时差估计精确度。