当前,物联网（Internet of Thing,Io T）设备的数量急剧增加,其产生的海量数据极大地推动了大数据技术的发展。同时,基于雾计算（Fog Computing,FC）的雾无线接入网络（Fog Radio Access Network,F-RAN）赋予网络边缘计算、存储和通信功能。通过边缘网络共享数据,能有效提高用户体验质量（Quality of Experience,Qo E）。然而,丰富的数据资源缺乏合理的运行管理机制,数据流通的风险和数据源的信任问题降低了用户共享数据的积极性。因此,急需合理的数据共享策略使数据发挥更大的价值。本文重点对F-RAN中的数据共享问题开展研究。本文研究了F-RAN中单链结构区块链赋能的数据共享策略。首先,将区块链搭建在雾节点（Fog Nodes,FNs）中,建立区块链赋能的数据共享模型。其次,为减少区块链共识时延且有效提高FNs的积极性,提出一种基于交互频率的实用拜占庭容错（Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT）共识机制。接着,为评估数据的真实性,引入多因素数据评估方法。最后,将多因素数据评估嵌入至双边匹配博弈算法中,分别从一对一匹配和一对多匹配的角度研究数据供需者之间的有效配对。通过理论分析和仿真结果表明该数据共享策略可以有效提高社会效益值。进一步,为激励节点积极参与数据交易打包,减少单链结构区块链的负担,本文研究了F-RAN中有向无环图（Directed Acyclic Graph,DAG）结构区块链赋能的数据共享策略。首先,为应对数据共享中频繁的事务需求,将基于DAG结构的区块链融入F-RAN中,提出一个基于动态权重的Conflux共识机制,以提高区块链网络的吞吐量。其次,从经济上激励网络中的节点打包数据共享交易,减少由于工作量证明（Power of Work,Po W）带来的资源消耗,提出一种设备与雾节点协作打包交易的激励机制,共同优化设备和雾节点的效益。最后,将FNs之间的资源配置以及定价问题建模为一个混合整数规划（Mixed-integer Programming,MIP）问题,提出一个基于贪婪搜索和迭代的资源分配与定价算法（Greedy Search and Iterative Resource Allocation and Pricing Algorithms,GIRP）,减少FNs的资源共享成本,提高收益。通过理论分析和仿真结果验证了该方案的有效性。