提出了无网格SAMV-SML（迭代稀疏渐近最小方差 - 随机最大似然, 它借由迭代的最小化随机最大似然估计的消耗函数，相对于单一纯数formula_59，改进了位置估计 formula_60。
应用于距离多普勒成像.在SISO雷达/ 声纳 距离 - 多普勒成像问题中使用SAMV算法的典型应用。该成像问题是单快照应用，并且包括与单快照估计兼容的算法，即匹配泸波器（MF，类似于週期图或反投影，这通常被有效地实现为快速傅立叶变换（FFT）），IAA 和SAMV算法的变体（SAMV-0