Para la identificación de sistemas dispersos, un algoritmo de signo de proyección afín proporcional con memoria mejorada y una métrica inducida de correntropía generalizada simplificada (SGCI-M-IPAPSA) tiene un buen rendimiento de filtrado. Sin embargo, el SGCI-M-IPAPSA se basa en un tamaño de paso fijo y no siempre es la mejor opción. Para superar la limitación de un tamaño de paso fijo en la precisión del filtrado y la velocidad de convergencia bajo interferencias impulsivas no gaussianas, en este documento, aplicamos la idea de tamaño de paso combinado y un método de tamaño de paso variable basado en la desviación cuadrática media al SGCI-M-IPAPSA, respectivamente, y proponemos dos nuevos algoritmos robustos para mejorar el rendimiento de filtrado del SGCI-M-IPAPSA. Además, combinando los métodos de tamaño de paso combinado y de tamaño de paso variable propuestos, proponemos una nueva forma combinada de tamaño de paso variable y la aplicamos al SGCI-M-IPAPSA. También se elabora la convergencia de los algoritmos propuestos, y se utiliza una decisión condicional sobre el error cuadrático medio para hacer frente a cambios abruptos. Las mejores actuaciones de los algoritmos propuestos que el SGCI-M-IPAPSA convencional en términos de precisión de filtrado y velocidad de convergencia se demuestran con interferencias impulsivas no gaussianas para la identificación de sistemas dispersos, cambios abruptos e entradas coloreadas.