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      基于子孔徑處理的大斜視SAR 點(diǎn)目標(biāo)仿真

      2021-11-08 12:47:36吳佳曄顧丹丹
      上海航天 2021年5期
      關(guān)鍵詞:斜視方位孔徑

      吳佳曄,顧丹丹,劉 鵬

      (1.復(fù)旦大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院 電磁波信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200433;2.上海航天技術(shù)研究院電磁散射重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200438)

      0 引言

      合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)是現(xiàn)代遙感領(lǐng)域重要技術(shù)手段,能夠全天時(shí)、全天候進(jìn)行高分辨成像,具有重要的軍事和民用價(jià)值[1]。成像算法是SAR 提高分辨率的核心技術(shù)之一。在眾多的成像算法中,子孔徑算法因在成像性能、運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和成像效率方面獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)而受到重視[2]。子孔徑處理可使成像分辨率與效率達(dá)到平衡[3-4],既保證了實(shí)時(shí)性,又避免了長(zhǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)錄取導(dǎo)致的方位向相位誤差增大等缺陷。除此之外,隨著成像技術(shù)的發(fā)展,與精確制導(dǎo)技術(shù)結(jié)合的彈載SAR 也已成為研究熱點(diǎn)[5-6]。對(duì)于彈載SAR,斜視成像是一種重要工作模式[7],并且,為實(shí)現(xiàn)快視成像,彈載SAR 大多以犧牲一定的分辨率為代價(jià),采用子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行相干處理[8]。

      機(jī)載、彈載SAR 平臺(tái)飛行過(guò)程中穩(wěn)定性一般較差,當(dāng)方位向分辨率要求較高時(shí),信號(hào)積累需要長(zhǎng)的合成孔徑時(shí)間[9],彎曲軌跡下的運(yùn)動(dòng)參數(shù)變化劇烈,多普勒模糊現(xiàn)象加劇,因此直接在全孔徑處理成像聚焦難度較大。子孔徑算法將全孔徑分為若干子孔徑,近似認(rèn)為每個(gè)子孔徑內(nèi)機(jī)載平臺(tái)的速度穩(wěn)定,且運(yùn)動(dòng)參數(shù)變化不大,對(duì)每個(gè)子孔徑分別處理成像后進(jìn)行拼接合成,得到全孔徑圖像。

      本文采用大斜視角距離多普勒(Range-Doppler,RD)算法進(jìn)行子孔徑的仿真成像。首先對(duì)大斜視角下的RD 算法進(jìn)行全孔徑成像公式推導(dǎo),然后分割子孔徑進(jìn)行算法處理。在構(gòu)建仿真平臺(tái)時(shí),可以增加任意角度的斜視角或任意方向的運(yùn)動(dòng)誤差。仿真成像結(jié)果通過(guò)等高線圖及點(diǎn)散布函數(shù)加以驗(yàn)證。

      1 斜視SAR 成像幾何模型

      斜視SAR 機(jī)載平臺(tái)成像幾何示意圖如圖1 所示。圖中,O點(diǎn)為全孔徑中心時(shí)刻機(jī)載平臺(tái)所處的位置。以O(shè)點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn),雷達(dá)航向?yàn)闄M軸,建立直角坐標(biāo)系。設(shè)機(jī)載平臺(tái)沿航線作勻速直線運(yùn)動(dòng),速度為V,斜視角為θ0,機(jī)載平臺(tái)到地面場(chǎng)景中心點(diǎn)即點(diǎn)目標(biāo)P的最近距離為Rb,斜視波束到地面場(chǎng)景與過(guò)點(diǎn)目標(biāo)的航向平行線交點(diǎn)之間的距離為Rs。

      圖1 斜視SAR 成像幾何模型Fig.1 Imaging model for squint SAR

      為了后續(xù)討論斜距與慢時(shí)間tm的關(guān)系以及推導(dǎo)信號(hào)模型,將三維成像幾何模型變換為XOY二維平面討論幾何關(guān)系,如圖2 所示。

      圖2 斜視SAR 成像平面Fig.2 Imaging plane of squint SAR

      經(jīng)過(guò)時(shí)間tm后,機(jī)載平臺(tái)從O點(diǎn)移動(dòng)到O′點(diǎn)處,雷達(dá)波束與地面場(chǎng)景的交點(diǎn)從A移動(dòng)到A′點(diǎn),AA′距離即機(jī)載平臺(tái)移動(dòng)的距離。設(shè)tm為0 的時(shí)刻雷達(dá)波束與地面場(chǎng)景交點(diǎn)到點(diǎn)目標(biāo)P的距離為Xn,那么在三角形O′PA′中可以得到斜距R與tm關(guān)系的表達(dá)式為

      將式(1)斜距表達(dá)式泰勒展開(kāi)到二次項(xiàng)以后,代入接收的回波基頻信號(hào),即可得到大斜視角下的點(diǎn)目標(biāo)回波基頻信號(hào)為

      式中:ar、aa分別為線性調(diào)頻信號(hào)的距離窗函數(shù)和方位窗函數(shù);γ為調(diào)頻率;c為光速;λ為中心頻率對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)。

      此時(shí),

      式中:V為機(jī)載平臺(tái)的飛行速度。

      2 基于子孔徑處理的大斜視RD 算法思路和流程

      2.1 大斜視RD 算法

      首先在距離頻域進(jìn)行距離走動(dòng)的補(bǔ)償,當(dāng)距離移動(dòng)量ΔR已知時(shí),距離走動(dòng)的補(bǔ)償相位因子[10-11]為

      式中:fr為距離頻率。

      根據(jù)R的表達(dá)式,對(duì)多普勒中心進(jìn)行補(bǔ)償即一級(jí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,補(bǔ)償?shù)南辔灰蜃訛?/p>

      距離走動(dòng)校正和多普勒中心補(bǔ)償后,對(duì)信號(hào)進(jìn)行距離壓縮。在大斜視角及運(yùn)動(dòng)誤差較大的情況下,距離彎曲多在方位多普勒域進(jìn)行校正,因此將距離壓縮后的信號(hào)變至距離頻域-方位多普勒域,有

      式中:σn為距離壓縮后的信號(hào)幅度;fa為方位頻率;fc為中心頻率

      變換時(shí)忽略了空變性,即將場(chǎng)景中各點(diǎn)的距離彎曲都用場(chǎng)景中心點(diǎn)Rs0處的值進(jìn)行近似,由于大斜視角影響,調(diào)頻率由初始線性調(diào)頻信號(hào)(LFM)信號(hào)的γ變?yōu)棣胑。

      根據(jù)式(6)的最后一項(xiàng),可以看出信號(hào)的距離向和方位向存在耦合,即存在距離彎曲,由此得到彎曲校正函數(shù)為

      用式(7)進(jìn)行補(bǔ)償后,距離徙動(dòng)被基本校正。

      二級(jí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償即多普勒調(diào)頻率補(bǔ)償。機(jī)載平臺(tái)在每一時(shí)刻的瞬時(shí)速度都可以看成平均速度與擾動(dòng)速度之和[12-13],其矢量速度會(huì)影響斜距,斜距的變化會(huì)造成調(diào)頻率的變化,因此每一時(shí)刻也存在著瞬時(shí)調(diào)頻率。當(dāng)速度的變化已知,就可以反推出每一時(shí)刻的調(diào)頻率誤差,再對(duì)誤差進(jìn)行二次積分即可得到調(diào)頻率的補(bǔ)償相位因子[14-15],即

      式中:Δφ=?Δγm(tm)dtm;fdr為需要校正的多普勒調(diào)頻率。

      若不考慮高次運(yùn)動(dòng)相位誤差帶來(lái)的影響,在經(jīng)過(guò)兩次運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后,運(yùn)動(dòng)誤差已經(jīng)基本補(bǔ)償完畢。

      最后將信號(hào)變到方位多普勒域進(jìn)行方位壓縮,此時(shí)的信號(hào)表達(dá)式為

      根據(jù)式(9),方位向匹配濾波函數(shù)為

      方位匹配濾波函數(shù)中包含與斜視角相關(guān)的部分,θ0即大斜視帶來(lái)的影響。而傳統(tǒng)RD 算法的方位匹配濾波函數(shù)表達(dá)式為

      后續(xù)仿真驗(yàn)證時(shí),將分別使用這兩種方位匹配濾波器進(jìn)行成像對(duì)比分析。

      對(duì)信號(hào)方位壓縮處理后,再進(jìn)行方位向快速傅里葉逆變換(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT),將信號(hào)變至二維時(shí)域,最終得到的信號(hào)為

      由式(12)可以看出,最終圖像會(huì)存在幾何形變。

      2.2 基于子孔徑處理的算法流程

      采用子孔徑處理算法,將方位孔徑分段,是為了減小全孔徑的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償復(fù)雜度[16-17]。對(duì)于復(fù)雜彎曲軌跡下的成像,子孔徑算法也可以提高精度。本文采用2 種方法進(jìn)行子孔徑處理:第1 種方法,只在子孔徑進(jìn)行一級(jí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,即不完全運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償;第2種方法,既在子孔徑里進(jìn)行一級(jí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,又進(jìn)行二級(jí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,即完全運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。

      子孔徑不完全運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償流程如圖3 所示,主要步驟如下:

      圖3 子孔徑不完全運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償流程Fig.3 Compensation process of incomplete subaperture motion

      步驟1將全孔徑的原始信號(hào)進(jìn)行含有重合段的子孔徑分割,重合是為了保證后續(xù)拼接對(duì)準(zhǔn)。

      步驟2對(duì)每個(gè)子孔徑數(shù)據(jù)分別進(jìn)行一級(jí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償即多普勒中心的補(bǔ)償和距離走動(dòng)校正;

      步驟3對(duì)每個(gè)子孔徑數(shù)據(jù)做距離壓縮;

      步驟4將子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接,拼接后在全孔徑進(jìn)行距離彎曲校正和調(diào)頻率誤差補(bǔ)償;

      步驟5進(jìn)行方位壓縮得到最終SAR 圖像。

      在子孔徑里進(jìn)行完全運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償流程圖,如圖4所示。

      圖4 子孔徑完全運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償流程Fig.4 Compensation process of complete subaperture motion

      3 仿真試驗(yàn)及結(jié)果分析

      為了驗(yàn)證子孔徑處理算法的正確性,本文展示了仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果,仿真參數(shù)見(jiàn)表1。

      仿真幾何根據(jù)圖1 建立,機(jī)載平臺(tái)以150 m/s 的速度沿Y軸方向運(yùn)動(dòng),點(diǎn)目標(biāo)位于XOY平面,雷達(dá)參數(shù)見(jiàn)表1,理想情況下斜視角和速度誤差均為0。仿真時(shí)將全孔徑分割為含有重合部分的16 段子孔徑,運(yùn)動(dòng)誤差模擬機(jī)載平臺(tái)行進(jìn)方向的速度誤差,造成的位置誤差為正弦函數(shù)形狀,斜視角為20°,橫向?yàn)榉轿幌?,縱向?yàn)榫嚯x向。

      表1 點(diǎn)目標(biāo)仿真參數(shù)Tab.1 Simulation parameters of point targets

      為了對(duì)比采用大斜視算法和傳統(tǒng)RD 算法的方位匹配函數(shù)處理后的成像結(jié)果,主要利用Contour圖和方位向點(diǎn)散布函數(shù)展示兩者聚焦效果。

      3.1 子孔徑不完全運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償

      3.1.1 單點(diǎn)目標(biāo)仿真

      在理想情況,即正側(cè)視(即斜視角為0°)、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差的條件下,采用傳統(tǒng)RD 算法的方位匹配函數(shù)和本文大斜視算法的方位匹配函數(shù)得到的單點(diǎn)目標(biāo)等高線圖及點(diǎn)散布函數(shù),如圖5 所示。等高線圖為十字形,點(diǎn)散布函數(shù)也近似為sinc 函數(shù)形狀,第一副瓣低于20 dB,滿(mǎn)足工程要求,故兩種指標(biāo)圖均反映點(diǎn)目標(biāo)已精確聚焦。

      圖5 子孔徑方法1:正側(cè)視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差情況單點(diǎn)成像Fig.5 Subaperture method 1:single point imaging with broad-side looking and no motion error

      在正側(cè)視、有運(yùn)動(dòng)誤差的條件下,等高線圖和點(diǎn)散布函數(shù)如圖6 所示。圖中可見(jiàn),點(diǎn)目標(biāo)的聚焦情況較理想條件下差,旁瓣的散焦可認(rèn)為是由運(yùn)動(dòng)誤差造成。但從點(diǎn)散布函數(shù)分析,旁瓣均低于-20 dB,符合工程使用要求,因此也可以認(rèn)為是精確聚焦。

      圖6 子孔徑方法1:正側(cè)視、有運(yùn)動(dòng)誤差情況單點(diǎn)成像Fig.6 Subaperture method 1:single point imaging with broad-side looking and motion error

      在斜視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差的條件下,仿真結(jié)果如圖7所示。若采用傳統(tǒng)RD 算法的方位匹配函數(shù),點(diǎn)目標(biāo)將散焦,方位點(diǎn)散布函數(shù)的分布(如圖7(c)和圖7(d)所示)也予以證明已不再是sinc 函數(shù)形狀。

      圖7 子孔徑方法1:斜視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差情況單點(diǎn)成像Fig.7 Subaperture method 1:single point imaging with squint looking and no motion error

      根據(jù)以上3 種情況的仿真結(jié)果,采用傳統(tǒng)RD 算法的方位匹配函數(shù)進(jìn)行處理,對(duì)正側(cè)視和有運(yùn)動(dòng)誤差的情況下可以精確成像,但對(duì)于大斜視角下的場(chǎng)景會(huì)造成方位向散焦。而采用本文大斜視角下的方位匹配函數(shù),對(duì)3 種情況都可以精確聚焦。將斜視角θ0=0 代入大斜視算法下的方位匹配函數(shù),就退化為正側(cè)視和小斜視角情況下的匹配函數(shù),因此具有廣泛適用性。

      3.1.2 多點(diǎn)目標(biāo)仿真

      在正側(cè)視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差條件下,將成像后的一行目標(biāo)放大,如圖8(a)所示,兩種算法的匹配函數(shù)都會(huì)帶來(lái)邊緣點(diǎn)的散焦。這是因?yàn)閮煞N算法都是基于對(duì)場(chǎng)景中心點(diǎn)補(bǔ)償進(jìn)行的公式推導(dǎo),對(duì)空變性進(jìn)行了近似處理。雖然都會(huì)帶來(lái)散焦,但傳統(tǒng)RD算法的匹配函數(shù)在邊緣點(diǎn)的散焦情況更為嚴(yán)重,觀察結(jié)果圖的左右兩點(diǎn)即可看出。為了更精確展示多點(diǎn)成像結(jié)果,中間行的點(diǎn)散布函數(shù)如圖8(c)和圖8(d)所示。圖中可以更清晰看出:中間點(diǎn)的聚焦效果最好,仍為sinc 函數(shù)形狀,副瓣也低于-20 dB;而邊緣點(diǎn)的整體形狀雖然可以近似認(rèn)為是sinc 函數(shù),且旁瓣也均低于-20 dB,但相比中間點(diǎn)的點(diǎn)散布函數(shù)分布,確實(shí)存在部分失真,即輕微散焦。

      圖8 子孔徑方法1:正側(cè)視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差情況多點(diǎn)成像Fig.8 Subaperture method 1:multipoint imaging with broad-side looking and no motion error

      與沒(méi)有運(yùn)動(dòng)誤差的條件類(lèi)似,正側(cè)視、有運(yùn)動(dòng)誤差時(shí)也產(chǎn)生了邊緣點(diǎn)散焦的情況。同樣將成像后的一行目標(biāo)放大,觀察傳統(tǒng)RD 算法帶來(lái)的散焦具體情況與沒(méi)有運(yùn)動(dòng)誤差條件不完全相同,如圖9(a)所示,左右兩點(diǎn)的散焦情況與圖8(a)中并不完全相同,這是因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)造成了成像拖尾,異于空變性引起的散焦。圖9(c)和圖9(d)點(diǎn)散布函數(shù)也可以看出,中間行點(diǎn)目標(biāo)的旁瓣均低于-20 dB,但邊緣點(diǎn)的sinc 函數(shù)形狀有部分失真,即點(diǎn)目標(biāo)會(huì)有輕微散焦。

      圖9 子孔徑方法1:正側(cè)視、有運(yùn)動(dòng)誤差情況多點(diǎn)成像Fig.9 Subaperture method 1:multipoint imaging with broad-side looking and motion error

      仿真結(jié)果如圖10 所示,在斜視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差的條件下產(chǎn)生了幾何形變,符合大斜視角下算法處理后的信號(hào)表達(dá)式。將采用本文大斜視公式成像后的中間一行放大,可以看出基本都已精確聚焦。與單點(diǎn)目標(biāo)相同,傳統(tǒng)RD 算法仍然在大斜視角情況下造成方位向散焦。

      圖10 子孔徑方法1:斜視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差情況多點(diǎn)成像Fig.10 Subaperture method 1:multipoint imaging with squint looking and no motion error

      3.2 子孔徑完全運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償

      3.2.1 單點(diǎn)目標(biāo)仿真

      在正側(cè)視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差的條件下,仿真結(jié)果如圖11 所示,等高線圖顯示點(diǎn)目標(biāo)已聚焦。

      圖11 子孔徑方法2:正側(cè)視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差情況單點(diǎn)成像Fig.11 Subaperture method 2:single point imaging with broad-side looking and no motion error

      在正側(cè)視、有運(yùn)動(dòng)誤差的條件下,仿真結(jié)果如圖12 所示,類(lèi)似子孔徑不完全運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法,完全運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償也會(huì)造成成像拖尾,聚焦效果沒(méi)有理想情況好。

      圖12 子孔徑方法2:正側(cè)視、有運(yùn)動(dòng)誤差情況單點(diǎn)成像Fig.12 Subaperture method 2:single point imaging with broad-side looking and motion error

      在斜視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差的條件下,仿真結(jié)果如圖13所示,傳統(tǒng)RD算法的方位匹配函數(shù)會(huì)造成方位向散焦。

      圖13 子孔徑方法2:斜視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差情況單點(diǎn)成像Fig.13 Subaperture method 2:single point imaging with squint looking and no motion error

      與只在子孔徑里的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償相同,除了大斜視角下的成像,兩種算法的方位匹配函數(shù)都可以對(duì)點(diǎn)目標(biāo)精確聚焦,大斜視角下,傳統(tǒng)RD 算法會(huì)造成散焦。

      3.2.2 多點(diǎn)目標(biāo)仿真

      在正側(cè)視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差的條件下,仿真結(jié)果如圖14 所示。

      圖14 子孔徑方法2:正側(cè)視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差情況多點(diǎn)成像Fig.14 Subaperture method 2:multipoint imaging with broad-side looking and no motion error

      在正側(cè)視、有運(yùn)動(dòng)誤差的條件下,仿真結(jié)果如圖15 所示。

      圖15 子孔徑方法2:正側(cè)視、有運(yùn)動(dòng)誤差情況多點(diǎn)成像Fig.15 Subaperture method 2:multipoint imaging with broad-side looking and motion error

      在斜視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差的條件下,仿真結(jié)果如圖16 所示。

      從圖14~圖16 得出的分析結(jié)論與子孔徑里只處理多普勒中心的補(bǔ)償分析基本一致,這是因?yàn)榉抡媲闆r的參數(shù)比較理想,誤差很小,因此是否在子孔徑里進(jìn)行完全運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償影響不大。

      圖16 子孔徑方法2:斜視、無(wú)運(yùn)動(dòng)誤差情況多點(diǎn)成像Fig.16 Subaperture method 2:multipoint imaging with squint looking and no motion error

      4 結(jié)束語(yǔ)

      考慮到長(zhǎng)合成孔徑、彎曲軌跡條件下,采用全孔徑算法的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和成像聚焦難度較大,本文研究了子孔徑成像處理方法。為了擴(kuò)大適用性,本文在大斜視角的條件下進(jìn)行了成像公式的理論推導(dǎo),并對(duì)正側(cè)視、有運(yùn)動(dòng)誤差和大斜視角3 種情況,采用將全孔徑分為含有重合部分的16 段子孔徑處理方法進(jìn)行成像,并采取兩種子孔徑運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法,按照子孔徑不完全運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和完全運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,分別進(jìn)行了單點(diǎn)目標(biāo)和多點(diǎn)目標(biāo)的仿真。兩種子孔徑處理方法均顯示與傳統(tǒng)RD 算法的方位匹配函數(shù)相比,大斜視角下的子孔徑成像方位匹配函數(shù)可以精確聚焦。仿真結(jié)果表明了本文方法的正確性。

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