La estimación robusta de canal es necesaria para la demodulación coherente en sistemas de comunicación inalámbrica con desvanecimiento multipath que suelen deteriorarse por ruidos no gaussianos. Nuestra investigación está motivada por el hecho de que los algoritmos clásicos de error cuadrático medio (LMS) disperso son muy sensibles al ruido impulsivo, mientras que el algoritmo SLMS estándar no tiene en cuenta la información de esparcidad inherente de los canales inalámbricos. Este artículo propone un algoritmo de filtrado adaptativo disperso basado en la función de signo para desarrollar técnicas robustas de estimación de canal. Específicamente, los algoritmos de error cuadrático medio (SLMS) basados en la función de signo se utilizan para eliminar el ruido no gaussiano que se describe mediante un modelo de ruido estable alfa simétrico. Al explotar la esparcidad del canal, se proponen algoritmos SLMS dispersos al introducir varias funciones efectivas de promoción de esparcidad en el algoritmo SLMS estándar. El análisis de convergencia de los algoritmos SLMS dispersos propuestos indica que superan al algoritmo SLMS estándar para una estimación robusta de canal disperso, lo cual también puede ser verificado mediante resultados de simulación.