信号的DOA估计在军事与民用领域有着广泛的应用,如移动通信、雷达、电子对抗以及石油探测等方面。其产生至今,经过了几十年的发展,出现了许多具有良好测向性能的算法,如MUSIC和ESPRIT。这两种算法均属于超分辨测向算法,与传统的DOA算法相比,超分辨测向算法具有更高的分辨力与测向精度;但超分辨算法的运算量比传统测向算法要高,在工程上要及时测出信号的入射方向较为困难。因此实时性测向一直是超分辨测向算法的一个重要发展方向,也是本文的研究重点。本文首先介绍了MUSIC算法和ESPRIT算法,将两种算法进行对比分析,并将其推广到均匀圆阵下,使其能够测出空间信号的二维角度。运用MUSIC算法进行二维测向时,需要进行二维谱峰搜索,与一维谱峰搜索相比,引入了庞大的运算量。相比之下,ESPRIT算法优势就体现出来了,但该算法对空间信号进行二维DOA估计时,需要进行参数配对。本文采用一种基于波束空间转换的方法,将均匀圆阵转换成波束空间的虚拟线阵,然后进行实特征值分解,该方法能够实现参数自行配对。子空间分解类算法的核心步骤就是特征值分解,该模块是整个测向算法的主体部分,占据了整个测向算法一半以上的运算量。本文提出一种基于多级维纳滤波的改进ESPRIT算法,避免了协方差矩阵的特征值分解,且比传统多级维纳滤波算法运算量更低。最后对协方差矩阵的特征值分解模块进行FPGA设计,模块的设计采用双边Jacobi算法,并对该模块进行了优化,用FPGA对模块进行功能仿真,并与MATLAB仿真对比,验证了设计的可行性。