DOA(Direction Of Arrival)是利用阵列实现对目标方位角估计的方法。在雷达和声纳信号处理中具有广泛的应用,尤其是军事领域。阵列信号处理的算法的硬件实现多采用DSP(Digital Signal Processing)进行。随着我国阵列信号处理技术的发展,对技术保密性的要求越来越高。简易的利用DSP对DOA进行硬件实现的方法不足以满足我们对目标方位估计算法保密性的要求。这迫使我们需要针对硬件中门电路直接进行操作以实现方位估计。FPGA(Field Programmable Gate Array)由于具备可根据设计者的需求和主观意愿自由定制逻辑电路的优点,能够直接对底层进行操作,成为很多科研机构和学者们用来实现算法自主研发的工具。DOA估计中的经典算法MUSIC(Multiple Signal Classification)算法,其本质是将接收数据矩阵的信号空间和噪声空间进行分离。而信号空间和噪声空间进行分离的数学关键是矩阵的特征值分解和奇异值分解。这也是利用FPGA开发阵列信号处理的方法的关键。这种运算包含了大量的非线性运算,利用FPGA设计难度比较大,运算程度比较复杂。因此掌握利用FPGA实现基本阵列运算技术具有十分重要的实用价值和现实意义。基于上述需求,本文细致研究了利用FPGA实现矩阵特征值分解以及奇异值分解的方法和流程。本文采用Jacobi算法,充分利用了CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法实现两种计算模式,即矢量模式和旋转模式来完成Jacobi算法的非线性运算,分别完成了反正切和坐标旋转运算,进而通过对寄存器加法和移位实现特征值分解。为了进一步应用到DOA估计中,本文进一步将该矩阵分解方法推广到非方阵层面。首先将矩阵的元素保存到ROM中,然后通过选择器将矩阵中任意两行的对应元素分别提取出来并保存到RAM中,最后通过单边雅克比旋转(Hestenes-Jacobi)更新矩阵中的元素,直到任意两行的内积接近于零,就可以将每一行的平方和通过平方根运算转换成奇异值。通过Modelsim仿真和FPGA实验验证该矩阵分解方法的有效性。在此基础上,完成DOA基本方法的最终实现,通过得到FPGA返回数据,利用ΜATLAB对输出结果绘图显示,进而对该实现方法进行性能分析,通过实验验证了该FPGA实现的有效性。