En respuesta al desafío de la baja precisión en la evaluación de la confianza de los nodos debido a la alta dinámica de entrada y salida de los nodos del clúster de drones, proponemos un método de medición de confianza basado en blockchain jerárquico para los nodos del clúster de drones. Este método supera las dificultades relacionadas con la herencia de confianza para nodos dinámicos, la reevaluación de confianza de clústeres dinámicos y el cálculo de confianza integrado para los nodos de drones. Al utilizar un blockchain de clúster no tripulado de múltiples capas para el almacenamiento y verificación de datos históricos de confianza, logramos escalabilidad en la medición de confianza intermitente a lo largo de intervalos de tiempo, mejorando en última instancia la precisión de la medición de confianza para los nodos del clúster de drones. Diseñamos una arquitectura de blockchain de clúster no tripulado de múltiples capas con recursos limitados, optimizamos el equilibrio de potencia de cálculo dentro del clúster y establecemos un mecanismo de blockchain colaborativo. Además, construimos un método de evaluación dinámica de la confianza en los nodos de drones basado en la percepción de tareas, integrando y calculando la confianza integral de los nodos de drones. Este enfoque aborda el intercambio y la circulación de datos de tareas de confianza y resuelve la no heredabilidad de los datos históricos. Las simulaciones experimentales realizadas utilizando NS3 y MATLAB demuestran el rendimiento superior de nuestro método de medición del valor de confianza para los nodos de clúster de vehículos aéreos no tripulados en términos de detección precisa de nodos maliciosos, resiliencia a las fluctuaciones del valor de confianza y baja retención de retraso de recursos.