1.无人机集群自主协同侦察时间资源分布式分配方法，其特征在于，包括：获取侦察目标的位置和数量；

根据侦察目标的位置将无人机分类为固定任务无人机和空闲无人机；

构建和侦察目标等数量的联盟，每个联盟中有一个侦察目标和与其对应的固定任务无人机；

获取空闲无人机对各联盟初始的时间分配比例并输入预建立的重叠联盟博弈模型中，得到无人机集群侦察系统最优时间资源分配方案并据此完成空闲无人机辅助各联盟的时间资源分配。

2.根据权利要求1所述的无人机集群自主协同侦察时间资源分布式分配方法，其特征在于，所述侦察目标的位置和数量通过以下方法得到：无人机对所有侦察目标进行拍照识别，得到侦察目标的位置和数量。

3.根据权利要求1所述的无人机集群自主协同侦察时间资源分布式分配方法，其特征在于，根据侦察目标的位置将无人机分类为固定任务无人机和空闲无人机，包括：将距离各侦察目标最近的无人机分类为固定任务无人机，固定任务无人机和侦察目标一一对应且对该侦察目标全时段侦察，剩余无人机分类为空闲无人机。

4.根据权利要求1所述的无人机集群自主协同侦察时间资源分布式分配方法，其特征在于，获取空闲无人机对各联盟初始的时间分配比例并输入预建立的重叠联盟博弈模型中，得到最优时间资源分配方案并据此完成空闲无人机辅助各联盟的时间资源分配，包括：获取空闲无人机对各联盟初始的时间分配比例；

找到距离空闲无人机最近的n个联盟作为该空闲无人机的潜在辅助联盟；

计算潜在辅助联盟的识别收益和识别代价，通过识别收益减去识别代价得到该潜在辅助联盟的效用，对所有联盟的效用进行求和得到系统总效用；

在重叠联盟博弈模型中空闲无人机作为博弈者，通过改变空闲无人机对各潜在辅助联盟的时间分配比例来提升系统总效用，直至所有空闲无人机的时间分配比例不再改变，得到最优时间资源分配方案并据此完成空闲无人机辅助各联盟的时间资源分配；

所述空闲无人机对各联盟初始的时间分配比例为随机分配。

5.根据权利要求4所述的无人机集群自主协同侦察时间资源分布式分配方法，其特征在于，所述潜在辅助联盟的效用通过以下方法计算：其中， 表示潜在辅助联盟的效用，Ci表示重叠联盟，V(i)表示重叠联盟Ci的价值函数，S(rxTx)表示无人机x的识别成功率，Tx、Ty、Tk分别表示无人机x、y、k的侦察时间，Px、Py、Pk分别表示无人机x、y、k的单位时间能量消耗，rx、ry、rk分别表示无人机x、y、k的分辨率，表示无人机y的识别成功率， 表示无人机k的识别成功率， 是无人机y辅助重叠联盟Ci的时间分配比例， 是无人机k辅助重叠联盟Ci的时间分配比例。

6.根据权利要求5所述的无人机集群自主协同侦察时间资源分布式分配方法，其特征在于，所述识别成功率通过S型函数计算得到；

联盟只包含一个无人机时：

其中，r是无人机的分辨率，T是无人机的侦察时间，a和b为S型函数的参数，S（rT）是识别成功率；

联盟包含两个或以上的无人机时，识别成功率为1减去所有无人机侦察失败的概率。

7.根据权利要求4所述的无人机集群自主协同侦察时间资源分布式分配方法，其特征在于，通过改变空闲无人机对各潜在辅助联盟的时间分配比例来提升系统总效用，直至所有空闲无人机的时间分配比例不再改变，得到最优时间资源分配方案，包括：通过转移联盟改变空闲无人机对各潜在辅助联盟的时间分配比例，若转移联盟后空闲无人机所辅助的联盟效用之和提升且系统总效用提升，执行该变化，否则不执行该变化；

通过退出联盟改变空闲无人机对各潜在辅助联盟的时间分配比例，若退出联盟后空闲无人机所辅助的联盟效用之和不降低且系统总效用不降低，执行该变化，否则不执行该变化；

直至所有空闲无人机的时间分配比例不再改变，得到最优时间资源分配方案。

8.根据权利要求1所述的无人机集群自主协同侦察时间资源分布式分配方法，其特征在于，所述重叠联盟博弈模型通过以下方法构建：将空闲无人机作为博弈者，以系统总效用的提升为目的，以决策前后博弈者的效用变化为优化驱动，构建重叠联盟博弈模型。

9.无人机集群自主协同侦察时间资源分布式分配系统，其特征在于，包括：侦察目标信息获取模块：用于获取侦察目标的位置和数量；

无人机分类模块：用于根据侦察目标的位置将无人机分类为固定任务无人机和空闲无人机；

联盟构建模块：用于构建和侦察目标等数量的联盟，每个联盟中有一个侦察目标和与其对应的固定任务无人机；

时间资源分配模块：用于将空闲无人机时间资源分配问题建模为重叠联盟博弈模型，并进行模型求解，得到最优时间资源分配方案并据此完成空闲无人机辅助各联盟的时间资源分配。