1.一种无线传感器网络中无人机的轨迹规划方法，其特征在于，包括：S1：根据无线传感器网络中各传感器节点的分布位置按照聚类算法将传感器节点分成K个节点集合，每一所述节点集合与一个无人机关联；

S2：针对当前得到的每一节点集合计算无人机访问该节点集合中的传感器节点的顺序；

S3：针对每一节点集合的访问顺序计算无人机的航迹点，并根据所述航迹点计算无人机访问完相应节点集合的最小访问时间；

S4：根据当前每一节点集合对应的航迹点计算相应节点集合的中心点，并根据所述中心点以及各传感器节点的分布位置按照聚类算法进行计算重新得到K个新的节点集合；

S5：针对每一所述新的节点集合计算无人机访问该节点集合中的传感器节点的顺序；

S6：针对每一所述新的节点集合的访问顺序计算无人机的航迹点，并根据所述航迹点计算无人机访问完相应新的节点集合的最小访问时间；

S7：判断当前得到的最小访问时间是否小于上一次计算过程中得到的最小访问时间，如是，转至S4，如否，转至S8；

S8：针对每一无人机，输出当前与该无人机关联的节点集合对应的航迹点；

步骤S2以及步骤S5中基于建立的TSP模型来计算每一节点集合对应的访问顺序；

设无线传感器网络中传感器节点的总集合为{s1，s2，...sN}，与节点集合Sk关联的无人机uk对该节点集合中的传感器节点进行访问的访问顺序为∑k， σi表示传感器节点的下标索引， 表示传感器节点 的位置，所述TSP模型为：其中，1≤k≤K， |Sk|为节点集合Sk中的元素个数，Vmax为无人机的最大飞行速度，Tk为无人机uk的飞行时间；

步骤S3以及步骤S6中在轨迹点模型的基础上利用凸优化技术进行计算得到每一节点集合对应的航迹点，所述轨迹点模型为：其中， 为无人机uk从传感器节点 收集数据的航迹点， γ0表示参考信噪比， 表示最小可检测信噪比，H表示无人机的飞行高度。

2.如权利要求1所述的无线传感器网络中无人机的轨迹规划方法，其特征在于，步骤S1包括：从各所述传感器节点的分布位置中随机选择k个位置中心通过K-means算法进行计算得到K个节点集合。

3.如权利要求1所述的无线传感器网络中无人机的轨迹规划方法，其特征在于，步骤S4包括：针对当前每一节点集合对应的所有轨迹点的坐标计算平均值得到中心坐标；

将所述中心坐标对应的位置作为新的节点集合的位置中心，并利用K-means算法进行计算得到K个新的节点集合。