本研究提出了一种新的无线物理层设计，以增强联邦学习中的差分隐私。通过动态去中心化功率控制和协作干扰器，该方法有效提升隐私保护水平，同时保持传输效率。研究结果表明，该方法在多种联邦学习算法中优于现有解决方案，显著提高了隐私保护效果。