Para proporcionar una localización rápida de la dirección (DF) para emisores de vehículos aéreos no tripulados (UAV) en futuras redes inalámbricas, se construye una arquitectura de estimación de dirección de llegada (DOA) de baja complejidad para arreglos de receptores de múltiples entradas y múltiples salidas (MIMO) masivos. En este documento, proponemos dos estrategias para abordar la complejidad extremadamente alta causada por la descomposición en valores propios de la matriz de covarianza de la señal recibida. En primer lugar, se propone un método de invariancia rotacional iterativa de potencia rápida (RPI-RI), que adopta el subespacio de señal generado por la iteración de potencia para obtener la estimación final de la dirección a través de la invariancia rotacional entre subarreglos. RPI-RI provoca una reducción significativa de la complejidad a costa de una pérdida de rendimiento sustancial. Con el fin de reducir aún más la complejidad y proporcionar buenos resultados de medición direccional, se propone el método de enraizamiento polinómico iterativo de potencia rápida (RPI-PR), que utiliza el subespacio de ruido combinado con el método de solución polinómica para obtener la estimación óptima de la dirección. Además, se analiza la influencia de la selección del vector inicial en la convergencia en la iteración de potencia, especialmente cuando el vector inicial es ortogonal a la onda incidente. Los resultados de simulación muestran que los dos métodos propuestos superan a los métodos convencionales de estimación DOA en términos de complejidad computacional. En particular, el método RPI-PR logra una complejidad más de dos órdenes de magnitud menor que los métodos convencionales y alcanza un rendimiento cercano al Límite Inferior de Cramér-Rao (CRLB). Además, se verifica que el vector inicial y el error relativo tienen un impacto significativo en el rendimiento con respecto a la complejidad computacional.