当前,随着嵌入式技术与移动通信技术的飞速发展,物联网设备数量不断激增,万物互联的网络架构及计算网络边缘化的发展趋势为全球范围内的新一轮科技革命和产业变革带来了发展动力。作为物联网的核心驱动力,物联网数据的安全高效流通是推动自动化、智能化、信息化基础设施建设与发展的重要技术保证。为了解决物联网架构下单点故障、数据安全及信任等问题,区块链与物联网融合的数据共享架构受到学术界和工业界的广泛关注,且具有广阔的应用前景。然而,由于物联网设备受限的计算资源、存储能力及区块链自身较高的计算通信开销,使得在具有低时延及高可靠性等复杂需求的业务场景下的网络架构设计、区块链节点计算性能、系统可扩展性成为了不可忽视的问题。同时,由于物联网场景下数据业务及节点计算通信资源的随机动态特性,如何针对网络资源及复杂状态变化特性的业务需求进行建模,并部署优化算法联合动态地考虑系统性能将成为未来研究的重要内容之一。此外,针对面向移动群智感知（mobile crowdsensing,MCS）及协同计算（collaborative computing,CC）等为代表的由任务驱动的新型数据共享模式下的用户分组、任务调度、隐私保护、资源分配等问题未有深入的考虑。为解决上述存在的问题与挑战,本文重点关注基于区块链的和深度强化学习的可信物联网关键技术研究,主要研究工作和创新点归纳为以下几个方面:（1）面向物联网的分片区块链扩展性与负载均衡研究针对当前物联网节点规模大、业务动态随机性强、通信数据量小的特点,本文采用分片结构的区块链架构来解决传统中心化系统架构存在的单点故障、数据安全、隐私泄露的问题。该分片架构将区块链共识节点进行分化,使区块链网络内的大量交易得以快速在多个片内并行化地达成共识,从而实现对大规模系统的有效支撑。然而,提升系统吞吐量、降低共识时延、保证随机节点分配策略下的分片间计算负载均衡则成为这一架构下的重要问题。由此,本文提出了基于深度强化学习的分片区块链性能优化方法,在多分片节点网络的计算能力建模和分片共识过程对多个数据交易池的潜在计算负载理论分析基础之上,将分片节点网络与数据交易池之间的接入、区块链基础参数的动态调整建模为联合优化问题。即,基于马尔可夫决策过程（Markov decision process,MDP）定义系统的状态空间与动作空间,并将分片区块链的吞吐、时延及计算负载等建模为奖励函数,从而在每一个决策周期内选择最优的分片节点网络与数据交易池之间的接入策略及区块链参数调整策略。在此基础上,基于深度Q网络（deep Q network,DQN）,通过训练智能体（Agent）最大化奖励函数以获得最优策略。实验结果表明,本文所提出的性能优化方法相比于其他已有方法,能够使区块链分片系统的吞吐量得到显著提升,分片间计算负载均衡问题得到明显改善。（2）面向群智感知物联网的混合区块链架构设计及任务分配研究针对移动群智感知场景下数据安全及基于推理攻击的隐私泄露问题,本文提出了一种基于混合区块链架构的群智感知平台,一方面,基于公有链的开放参与实现感知用户的招募,另一方面,采用联盟链对恶意用户实现云端数据聚合结果的访问控制,从而兼具两者的优势。同时,本文采用了基于差分隐私的噪声扰动方法,降低用户向平台共享感知数据的隐私暴露风险。此外,针对群智感知平台的大规模用户场景下的数据聚合计算能耗问题,提出了基于云计算与移动边缘计算相结合的计算任务卸载方案,使网络能够在低能耗负载下承载更多的计算任务。在此基础上,针对多个任务请求者在同一个平台中的数据资源竞争问题及数据聚合计算卸载策略的优化问题,提出了一种基于深度强化学习的任务调度及资源分配优化方法。即,基于马尔可夫决策过程定义状态空间与动作空间,根据任务的数据量、计算复杂度、隐私级别等特性,通过双深度Q学习优化方法,联合动态地考虑参与者的数量、参与者激励成本、计算成本和任务收益,优化任务调度流程,在最大化群智感知平台效益的同时最小化任务计算执行时延。（3）面向协同计算物联网的分片区块链的扩展性与计算性能研究针对由协同计算任务驱动的物联网场景下用户潜在社团结构的特点,本文提出了一种基于用户分组的区块链分片方法,通过将物联网用户由协作任务驱动形成的自组织特性作为区块链分片依据,采用基于K-means的用户分组方法,准确发掘潜在社团结构的同时降低跨分片交易的比例。考虑到现有同步跨分片共识机制的计算消耗大及通信时延低的问题,本文提出了一种异步跨分片共识机制,通过将跨片交易的原子操作拆分为两部分异步进行共识,能够有效地降低跨片共识过程的计算及通信开销。此外,本文在业内首次提出了基于深度强化学习与动态聚类结合的优化方法,采用深度强化学习动态选择最优的聚类初始化参数,以指导K-means训练最优用户分组结果。同时,基于马尔可夫决策过程,以分片内共识安全及共识时延作为约束条件,通过双深度Q学习的方法联合优化影响区块链可扩展性的主要参数,提升系统整体性能。实验结果表明,本文所提出的方案在保证物联网用户分组质量的同时,有效降低了网络中跨片交易比例及跨片共识的计算开销,保证共识安全的前提下显著地提高了区块链的可扩展性。