对比传统的归一化最小均方算法（NLMS），系数比例自适应算法（PNLMS）拥有较快的初始收敛速度，但是PNLMS无法很好处理稀疏系统辨识问题。因此基于L0范数的IPNLMS(L0-IPNLMS)算法被提出，本文对L0-IPNLMS算法提出改进以提高对稀疏系统进行辨识的性能。分析了近年来的几种系数比例算法的性能及其局限性，通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系，提出了一种结合Sigmoid函数和L0范数的变步长系数比例NLMS滤波算法，仿真结果表明提出的算法拥有更好的收敛性和稳态误差。