本文提出了一种基于多密钥同态加密（MK-HE）的隐私增强零阶联邦学习协议，适用于无线信道环境。传统联邦学习中的同态加密方法主要依赖单密钥方案，需要信道估计或预均衡来补偿无线衰落，且单密钥方案易受诚实但好奇的客户端攻击——一旦某个客户端密钥泄露，整个网络的安全性将受损。多密钥HE方案为每个设备分配独立密钥，提供更强的客户端级安全性。然而，多密钥HE在无线信道上的聚合面临挑战：不同用户的密文在信道上叠加会产生干扰。本文设计了一个四阶段协议，利用xMK-CKKS（一种知名的多密钥HE方案）在共享无线信道上实现无信道估计的聚合。协议通过重传部分公钥和密文利用相同信道实现，使得解密过程中占主导的大模数加密项代数相消。该协议与零阶联邦学习结合，适用于慢变视距主导信道，每个设备每轮仅传输一个加密标量，通信和加密开销与模型维度无关。理论证明，解码后的加密噪声将收敛率保持在O(1/√K)水平，直至可忽略的噪声基底。协议对诚实但好奇的服务器与最多N-1个客户端合谋的场景安全。MNIST数据集上的数值实验验证了理论分析。