分布式计算的本质是计算与通信的融合，如何设计高效率低复杂度的算法是分布式计算研究的核心内容。Gossip算法以其简单、高效、良好的扩展性和鲁棒性等特点，很好的适应了分布式网络环境，已经在分布式消息扩散、平均共识和负载均衡等方面取得了广泛的应用。但是传统Gossip算法往往只注重计算部分，而对通信部分重视不够，尤其对无线信道的广播特性更是关注甚微。与有线信道相比，无线信道具有几个很重要的特点：网络拓扑结构的动态变化性、信道的时变性和有噪性以及无线传输的广播特性。这些特性一方面使得无线信道的环境要比有线信道恶劣的多：无线通信除了会受到常见的白噪声的影响，还会受到信道衰落以及信道同频干扰的影响；而另一方面也给信息传输提供了便利：如一发多收的广播特性可以极大的提高信息传播效率。传统Gossip算法在有线场景的分布式网络环境中可以表现出优越的性能，但是应用到无线环境中时，由于对通信细节关注的不够，一些潜在的问题可能导致算法性能的下降，或者不能最大限度地发挥算法的优势。因此在无线场景下，如果能合理利用信道的广播特性、叠加特性以及网络拓扑的时变性等特点，可以设计出收敛速率更快通信开销更小的增强型算法。本文就是基于上述理念，在对传统Gossip算法相关背景深入调研的基础上，发现传统算法存在的不足和有待改进的地方，并以分布式平均问题为模型，深入研究了无线信道的广播特性，在信道编码中引入叠加编码技术，提出了基于叠加编码的增强型广播Gossip算法。理论分析和仿真结果表明，增强型Gossip算法比传统Gossip算法有着更快的收敛速率，在对算法效率和通信开销要求较高的场合，本文提出的算法具有显著的性能优势。