58中相邻元素之间的距离因此, 会出现选择最佳超完备字典的难度。计算复杂度与方向网格的精细度成正比，高密度网格在计算上不实用。为了克服网格强加的分辨率限制，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