骨架提取是传感器网络的研究热点之一,骨架提取有利于设计高效率的网络算法,有效减少节点能量损耗,延长网络生命周期。本文研究了3D传感器网络的骨架提取问题,提出了一种基于网络散度的3D无线传感器网络的骨架提取算法。然后基于该骨架提取算法,研究了3D传感器网络的网络路由、信息存储和检索以及网络分割三个方面的应用研究。具体表现如下:1)研究了一种基于散度的骨架提取算法。在边界信息已知的基础上,通过边界节点进行洪泛消息,通过计算得到传感器节点的散度值,基于散度指标获得网络的骨架节点,通过适当的方式连接骨架节点,构建一条能够充分代表网络几何特性和拓扑特征的骨架。仿真结果表示,该算法可以有效提取3D传感器网络的骨架。2)研究了一种基于骨架的路由算法。该算法根据源节点和目标节点的路由行进指标,采用局部决策的方式,进行合理而自然的路由线路进行传递消息。我们通过理论分析和仿真证明,该路由算法可扩展、路由长度比较短、在负载均衡上表现优越且在不同的网络模型上具有鲁棒性。3)研究了一种基于骨架的信息存储和检索算法。利用边界信息,通过基于散度的骨架提取算法获取网络的骨架。然后基于骨架,构建多叉树存储结构和检索行进指标。信息存储方案把生产者的信息存储到多叉树存储结构中,信息检索方案通过生产者的行进指标进行检索到达多叉树存储结构,获取生产者的信息。通过仿真表明,该算法检索路径长度较短且取得更佳的负载均衡。4)研究了一种基于骨架的网络分割算法。利用边界信息,通过基于散度的骨架提取算法获取网络的骨架。基于骨架信息和边界信息,获取骨架的拐点和边界的凹点信息。该算法利用骨架拐点信息和边界凹点信息,把不规则的网络拓扑分割成形状较好的区域。我们的仿真结果表明提出的算法在不同的网络模型上有更加优越的表现,得到了合适的分割结果。