5G通信产业本身对于频率源的准确度和稳定度的要求很高,使用中国北斗卫星导航系统（Bei Dou Navigation Satellite System,BDS）信号驯服恒温晶体振荡器（Oven Controlled Crystal Oscillator,OCXO）改善恒温晶振输出频率的老化漂移和稳定漂移的技术是解决部署问题的关键。如何提升恒温晶振在失去锁定后的保持能力成为至关重要的问题。本文研究提升失锁后恒温晶振的保持能力。具体研究内容如下:（1）针对恒温晶振输出频率的老化漂移,本文进行了详细的分析,通过分析使用BP神经网络的传统老化预测算法,提出了一种使用循环神经网络的老化预测算法,利用循环神经网络对序列数据处理能力更强的特点更好的预测恒温晶振的老化漂移。使用恒温晶振的纯老化漂移数据对两种预测算法进行检验,从晶振性能角度衡量两种算法对恒温晶振准确度的改善情况,使用相关系数、卡方系数、残差平方和均值等从数学角度衡量两种算法预测效果,证明了使用循环神经网络的老化预测算法对恒温晶振输出频率老化的预测效果更好,能将频率稳定度＜±0.5 ppb/day的恒温晶振老化漂移改善到频率稳定度＜±0.12 ppb/day。（2）频率数据的测量很容易受到干扰,实验测得的频率数据要经过滤波才能进行后续的处理。本文采用基于拉依达准则剔除粗大误差的方法,处理由于恒温晶振自身的噪声和参考源噪声以及测量设备引入的噪声对频率数据的影响。使用局部加权回归算法处理数据中的噪声,让恒温晶振输出频率保留老化趋势的前提下,满足神经网络对于输入数据光滑度的要求。对于性能参数不同的恒温晶振输出频率数据造成误差＜±2×10-5 Hz。（3）对多型号恒温晶振的温度特性进行测量,总结现有的恒温晶振特性算法的局限性,提出了一种结合现有算法和基于神经网络温度补偿算法各自优点的算法,将温度补偿误差波动范围从8×10-3 Hz降到6×10-3Hz,同时还能保留恒温晶振的老化漂移,建立了全新的恒温晶振温度特性补偿模型。（4）分析了使用单一神经网络同时完成恒温晶振输出频率的老化漂移和温度漂移补偿算法,发现算法无法在非实验室条件下正常工作的缺陷,并用实验证明了缺陷的存在。结合本文提出的老化补偿算法和温度特性补偿算法对恒温晶振综合补偿算法进行改进,并通过仿真证明其可行性。最终将综合补偿算法搭载在硬件系统中,让恒温晶振进入自保持模式,此模式下恒温晶振11小时内的频率漂移由＜±0.72 ppb缩小到＜±0.145 ppb。在温度缓慢变化的情况下,频率频率稳定度由未补偿的＜±3 ppb提升到补偿后的＜±0.024 ppb。