El algoritmo de búsqueda de coincidencias de gradiente estocástico requiere la esparcidad de la señal como información previa. Sin embargo, esta información previa es desconocida en aplicaciones prácticas, lo que restringe las aplicaciones prácticas del algoritmo hasta cierto punto. Se propuso un método mejorado para superar este problema. Primero, se utilizó una estrategia de pre-evaluación para evaluar la esparcidad de la señal y la esparcidad estimada se utilizó como esparcidad inicial. En segundo lugar, si el número de columnas de la matriz atómica candidata era menor que el de las filas, se calculaba la solución de mínimos cuadrados de la señal, de lo contrario, la solución de mínimos cuadrados de la señal se establecía como cero. Finalmente, si el residuo actual era mayor que el residuo anterior, la esparcidad estimada se ajustaba por el tamaño de paso fijo y el índice de etapa, de lo contrario, no era necesario ajustar la esparcidad estimada. Los resultados de la simulación mostraron que el método propuesto fue mejor que otros métodos en términos del porcentaje de reconstrucción en un entorno de mayor esparcidad.