要進一步提高Air-meta-pFL在無線環境下的收斂和泛化性能，可以考慮以下幾個策略：
自適應學習率：使用自適應學習率可以有效減少收斂過程中的誤差地板，從而提高收斂速度。根據Theorem 4.2，選擇隨著通信回合數t減小的學習率，可以在保持收斂的同時，減少由於適應步驟中的噪聲引起的誤差。
增強通道利用率：通過優化無線通道的使用，例如調整發射功率和頻譜分配，可以提高信號的信噪比(SNR)。這不僅有助於提高收斂速度，還能改善泛化性能，因為更高的SNR可以減少通道噪聲對模型更新的影響。
多樣化數據集：在訓練過程中引入更多樣化的數據集，特別是來自不同分佈的數據，可以提高模型的泛化能力。這樣可以使模型在面對未見過的任務或用戶時，表現得更加穩健。
改進壓縮和稀疏化技術：在傳輸模型更新時，使用更高效的壓縮和稀疏化技術可以減少傳輸過程中的信息損失，從而提高收斂速度和泛化性能。這可以通過選擇更合適的k-收縮操作來實現。
增強模型的正則化：在訓練過程中引入正則化技術，如Dropout或L2正則化，可以幫助減少過擬合，從而提高泛化性能。