随着物联网（Internet of Things,IoT）的发展,终端设备的数量也在迅速增加。设备会产生大量数据,这些数据具有多样性、实时性等特点。为缓解传统的云计算压力,边缘计算应运而生,它将数据处理下沉至设备边缘附近,可以实时处理靠近终端用户的数据,并且智能分流云任务。区块链技术的去中心化、防篡改和匿名性可以为边缘计算提供新的可信计算环境,同时边缘计算为区块链的可扩展性提供了可能,有助于打破区块链的性能瓶颈。将区块链技术应用于边缘计算系统中,实现高效的边缘计算成为研究重点。本文选择基于区块链的边缘计算系统作为研究背景进行可扩展性研究,主要研究了高效的区块链构建方法和边缘区块链中的能耗优化方法。具体研究内容如下。（1）边缘计算中IoT-Edge协同的区块链构建方法。首先,提出基于神经网络的克隆数据区块识别（Neural Network Based Clone Data Block Identification,NCBI）方法,用于识别向边缘服务器传输数据的合法性,防止克隆数据区块攻击。其次,采用时间片轮转调度算法对合法数据区块的请求进行调度,将合法数据区块及时添加到已有区块链中。最后,采用Prim算法对构建的区块链网络进行分片,使数据在不同分片中并行处理,提高数据处理速度。实验结果表明,该方法可以有效地实现数据区块的验证,并且比传统边缘计算架构的数据处理时延更低。（2）边缘区块链中基于粒子群算法的能耗优化研究。针对边缘区块链的能耗问题,提出了基于粒子群的边缘区块链能耗优化算法（Energy Optimization Algorithm of Edge Blockchain Based on Particle Swarm,BPSO）。首先对边缘区块链中数据存储能耗和数据传输能耗进行数学定义,并列出求解最小能耗的目标函数。其次,根据粒子群优化算法对区块存储损耗参数α和路径损耗参数β进行优化,计算得到优化能耗。最后,与遗传算法（Genetic Algorithm,GA）、模拟退火算法（Simulated Annealing,SA）、蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）的能耗优化结果进行比较。实验结果表明BPSO能够适应边缘服务器的变化,平均数据处理能耗比GA低14.6%,比SA低12.1%,比ACO低4.2%,并且BPSO的收敛速度更快。