波达方向估计(Direction of Arrival,DOA)是阵列信号处理的重要研究课题之一。多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法是波达方向估计的重要算法,具有超分辨,高精度的优点,拥有工程实现价值。但是由于MUSIC算法运算复杂、在硬件实现上耗时长、对阵列结构依赖性强的问题,这些都是硬件实现上的挑战。MUSIC算法的主要运算量集中在协方差矩阵的特征分解和谱峰搜索运算这两方面,因此对MUSIC算法的改进也主要集中在这两方面。针对特征分解而提出了快速自相关矩阵分解类算法,例如梯度算法、幂迭代算法。针对谱峰搜索运算提出了快速搜索类算法,例如降低搜索维度类算法、对称压缩类搜索算法、免搜索类算法。采用硬件实现空间谱估计算法,一般使用数字信号处理器或者现场可编程门阵列以及两者组合实现这三种方式。本文针对二维均匀圆阵结构,在对协方差矩阵进行特征分解时将原本的复数域运算转换到实数域进行,采用Householder和Givens组合的方法进行特征分解,具有稳定性好、精度高、易收敛的优点。在进行谱峰搜索时使用了分级搜索的策略,先用较大步进进行粗搜索,再用较小步进进行细搜索,并且在计算谱峰值时采用了基于导向矢量特性的对称压缩谱思想使得搜索的范围压缩。硬件上选用了TI八核处理器TMS320C6678,利用BIOS、核间通信、共享内存模块将运算分配到多个核上同时进行。算法和硬件的组合快速的实现了MUSIC算法。