随着5G移动通信产业化的不断加速,测控通信、卫星导航和电力网络等领域对时钟基准源的准确度和稳定度提出了更高的要求。恒温晶振（Oven Controlled Crystal Oscillator,OCXO）作为常用的时钟源,其短期稳定度较好,但由于受到老化和环境温度等因素的影响,其频率会逐渐发生漂移现象,长期稳定性较差,无法独立应用于高精度的授时、守时、导航定位等领域。而用全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite Systems,GNSS）信号对恒温晶振的驯服和保持是解决这一问题的主要途径,针对GNSS信号丢失后,短时间的有效保持技术是目前国内外研究的热点和难点。本文研究了基于北斗信号对恒温晶振驯服下,时钟保持技术的提升。具体研究内容和结果如下:（1）针对恒温晶振失去外部基准后,对输出频率保持能力提升的技术研究。通过对恒温晶振输出频率的老化趋势进行分析,研究了一种基于BP神经网络算法的保持模型和更接近多数晶振漂移趋势的幂指函数模型。基于此幂指函数模型和BP神经网络模型对不同老化趋势的恒温晶振进行拟合和预估,采用残差平方和、卡方系数和相关系数等判定系数多方面对比预估结果,验证BP神经网络算法保持模型的正确性和适用性。（2）提高BP算法的拟合能力和预估精度的技术研究。采用了Savitzky-Golay滤波和Vondrak滤波两种滤波算法,对恒温晶振频差数据进行预处理。Vondrak滤波算法可以将预估输出与期望输出的误差从4×10-4降低到2×10-4,Savitzky-Golay滤波比较灵活,可以自由选择窗口大小,设置窗口大小为9,误差最优能够降到1.5×10-4。（3）建立了OCXO驯服和保持系统。设计了系统的总体方案,确定每个模块的功能并完成相关软硬件设计,以北斗1PPS信号为基准,采用时间间隔测量模块GP21测量北斗1PPS信号与OCXO分频信号之间的时间差,根据时差、频差及压控灵敏度关系,转换为控制OCXO的压控电压,实现OCXO的驯服。在失去1PPS基准后,切换为保持模式,采用BP算法结合滤波处理建立保持模型实现OCXO的保持。（4）对系统中恒温晶振的驯服能力进行测试,驯服后三天内的频率准确度优于1×10-11,日老化率从0.5ppb/d提高到0.06ppb/d,改善了恒温晶振的长期稳定度。对基准信号丢失后恒温晶振的保持能力进行了仿真测试,在前6个小时OCXO频率准确度达到1.5×10-11,在失锁后24小时的准确度达到2×10-11量级,守时精度能达到接近1.75μs的指标。