1.一种针对具有非连续观测特性目标的无人机协同搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据搜索目标活动区域建立搜索环境模型；

S2、在搜索环境模型中初始化设置目标搜索收益图；

S3、随机选取空中搜索平台中的一架无人机，判断该无人机与其它无人机的链路有效连接数量是否大于1，若是则进入步骤S4，否则进入步骤S5；

S4、根据目标搜索收益图中单元格的搜索代价值计算无人机每个下一步可选单元格的搜索收益，并进入步骤S6；

S5、根据目标搜索收益图中单元格的搜索代价值以及链路收益计算无人机每个下一步可选单元格的搜索收益，并进入步骤S6；

S6、判断计算出的最大搜索收益单元格数量是否大于1，若是则进入步骤S7，否则进入步骤S8；

S7、从最大搜索收益单元格中随机选择一个单元格作为下一步搜索单元格；

S8、控制每架无人机通过通信设备广播下一步选择的搜索单元格；

S9、控制每架无人机接收其它无人机的广播信息，检查是否存在其它无人机和本无人机下一步搜索同一个单元格且搜索收益计算次数小于4，若是则进入步骤S10，否则进入步骤S13；

S10、判断本无人机是否为所有选择相同下一步搜索单元格的无人机中在空中搜索平台编号最小的无人机，若是则进入步骤S12，否则进入步骤S11；

S11、将当前选择的下一步搜索单元格的搜索收益计算次数加1，并返回步骤S4；

S12、保持本无人机下一步搜索单元格不变；

S13、根据无人机的下一步搜索单元格更新时间信息以及每架无人机的位置信息；

S14、判断是否发现搜索目标，若是则搜索结束，否则返回步骤S3。

2.根据权利要求1所述的无人机协同搜索方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：以搜索目标活动区域的外边界为约束取最大外接矩形，并将该矩形划分为M×N个单元格，以(i,j)表示位于第i行第j列的单元格，i＝1,2,...,M；j＝1,2,...,N。

3.根据权利要求1所述的无人机协同搜索方法，其特征在于，所述步骤S3中第a架无人机与其它无人机的链路有效连接数量为 其中A(a,b)表示无人机网络拓扑图G[k]的邻接矩阵，计算公式为：其中Rab表示第a架无人机到第b架无人机的距离，Rmax为无人机通信设备的最大通信距离，a＝1,2,...,N1；b＝1,2,...,N1，N1为空中搜索平台中无人机的数量。

4.根据权利要求2所述的无人机协同搜索方法，其特征在于，所述步骤S4中单元格的搜索收益计算公式为：f(i,j)＝αn-1qk(i,j)   (2)

其中f(i,j)表示单元格(i,j)的搜索收益，α为搜索选择调整系数且α∈(0,1)，n为当前单元格在每个时间步长内搜索收益计算重复次数，qk(i,j)表示无人机在离散时间k搜索到单元格(i,j)时单元格(i,j)的搜索代价值。

5.根据权利要求2所述的无人机协同搜索方法，其特征在于，所述步骤S5中单元格的搜索收益计算公式为：f(i,j)＝w1qk(i,j)+w2Lg(i,j)   (3)其中f(i,j)表示单元格(i,j)的搜索收益，w1为搜索路径影响因子，qk(i,j)表示无人机在离散时间k搜索到单元格(i,j)时单元格(i,j)的搜索代价值，w2为链路质量影响因子，Lg(i,j)为单元格(i,j)的链路收益。

6.根据权利要求4-5任一所述的无人机协同搜索方法，其特征在于，所述搜索代价值qk(i,j)的计算公式为：其中k为当前时间，Tsearch表示搜索到单元格(i,j)时的时间，Tw为目标感知时间窗口，r为[0,1]范围内的一个随机时间窗口宽度修正系数，C1表示单元格(i,j)被搜索过且处于Tw时间窗口内的收益，C0表示搜索过的单元格超出时间窗口后的收益。

7.根据权利要求5所述的无人机协同搜索方法，其特征在于，所述链路收益Lg(i,j)的计算公式为：其中P(k)表示当前无人机所在单元格位置，P(k+1)表示无人机下一步可选单元格位置，Pa(k)表示当前无人机邻居节点的位置，a表示第a架无人机，N1为空中搜索平台中无人机的数量。