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随着BDS-3系统卫星的发射升空,BDS系统正在朝稳定、快速的方向上稳步发展,并且在很长一段时间内会保持BDS-3/BDS-2卫星一起运行。原子钟作为卫星导航的时间基准,其性质对定位而言非常重要。因此,对BDS-3新卫星的特征分析和处理,以及BDS-2运行现状进行研究,是具有重要意义的。同时,由于当下实时钟差产品的不稳定性,卫星钟差预报产品仍是实时或近实时用户需要了解的。基于此,本文利用了矿大解算的ODTS的BDS卫星钟差数据,研究了考虑到BDS系统数据质量的预处理方法;对部分BDS卫星钟进行了特征分析;针对BDS卫星的特性提出了几种钟差数据的钟差预报方法;并基于此开发了BDS卫星钟特征分析及钟差预报软件。本文的主要内容和结论如下:（1）简述了BDS卫星钟性能指标及特征分析的主要内容,讲述了卫星钟差数据预处理的基本理论,解释了钟差预报的几种主要模型。（2）针对BDS卫星钟差数据进行了原始数据绘图分析,绘图表明,BDS卫星数据存在严重的不连续和缺失问题;相位数据存在跳变现象、频率数据经常出现异常;从频率数据图可看出,BDS-3的卫星较BDS-2更为稳定;BDS-2的调相操作比BDS-3系统更频繁,异常情况出现时幅度更大。（3）针对BDS原始钟差数据质量较差的问题,提出了基于四分位数法和数据质量定权的卫星钟差数据预处理及修复模型,比较了该方法和常规预处理方法之间的优劣,同时对卫星钟差的粗差进行了有效的探测和修复,并将结果绘制成图。（4）从四个主要、直观的角度对BDS-2和BDS-3的部分卫星进行了特征分析。主要是频率准确度、频率漂移率、频率稳定度和周期性特征。BDS星载原子钟的频率准确度处在10-11量级,而频漂值多处在10-18量级,并且每颗卫星的情况各异。BDS系统卫星的频率稳定度处在10-14量级。从卫星类型的角度来看,MEO卫星相较于IGSO卫星而言,频漂特性、频率准确度、频率稳定度均更优。而BDS-3卫星由于使用了更优的原子钟,整体稳定性也较BDS-2卫星更好。从卫星钟差周期性的角度看,BDS-2和BDS-3卫星均存在明显的周期,同时,周期的时长与卫星运行周期有关。（5）对灰色神经网络模型在卫星钟差中的应用进行了研究,具体分析了串联型、并联型和嵌入型灰色神经网络各自的预报特性和适用范围。串联型在建模数据较少时使用更加,而并联型在数据充足时效果更好。同时基于几种灰色神经网络模型的优缺点,提出了基于灰色神经网络的卫星钟差自适应预报策略。实验证明该预报策略对卫星钟差预报的精度提升在1%3%左右。（6）分析了BDS-2卫星和BDS-3卫星的钟差拟合残差,根据残差中存在尚未建模的信息,提出基于Tikhonov正则化降噪模型的卫星钟差预报模型,并验证了BDS-2和BDS-3卫星的噪声分布情况和污染噪声的修复效果。实验证明BDS-2卫星的噪声水平更符合正态分布,类似于随机噪声,而BDS-3较为不符合,并且存在更多异常点。同时,修复效果与符合正态分布的程度成正相关。但BDS-3卫星的噪声绝对值较小,从侧面反映了BDS-3卫星钟较为优质。（7）基于对钟差拟合残差的分析,提出了基于Lasso正则化降噪和PLS残差处理方法的钟差预报模型,同时使用改进的中位数法对卫星钟差粗差进行处理。实验验证了预处理方法的有效性,同时,Lasso正则化降噪方法提高了卫星钟差残差对正态分布的符合程度。相较上文提及的Tikhonov正则化方法,Lasso方法去除了部分卫星钟差无效建模信息,因而建模效率更高,预报效果也较好。通过实验也验证了基于PLS残差处理方法对卫星钟差预报残差进行处理,对卫星钟差预报精度提升是有益的。（8）在对BDS卫星钟差数据进行处理和预报研究的基础上,开发了BDS卫星特征分析及钟差预报软件,并对其运行过程和界面进行了展示。测试结果表明,该软件能对卫星钟差数据进行高效处理和分析。