Con el fin de lograr un alto grado de libertad (DOF) para las estimaciones de la dirección de llegada (DOA) en tecnología de radar, en este documento se evalúan matrices de sensores coprimos (CSAs). Además, se investigan los mínimos globales y locales de funciones extremadamente no lineales, con el objetivo de mejorar el DOF. Se utilizan las características de optimización del algoritmo de búsqueda del cuco (CS) para la estimación de DOA de fuentes de campo lejano en un entorno de relación señal-ruido (SNR) baja. El enfoque analítico de las CSAs propuestas, CS y mínimos globales y locales en términos de función de distribución acumulativa (CDF), función de aptitud y SNR para la precisión de DOA se presentan. Se exploran parámetros como el error cuadrático medio (RMSE) para la distribución de frecuencia, análisis de variabilidad de RMSE, precisión de estimación, RMSE para CDF, robustez contra instantáneas y ruido y RMSE para ejecuciones de simulación de Monte Carlo para la estimación del rendimiento del modelo propuesto. En conclusión, la estimación de DOA propuesta en tecnología de radar a través de los logros de CS y CSA se contrasta con herramientas existentes como la optimización por enjambre de partículas (PSO).