Este manuscrito propone en primer lugar un enfoque de Ángulo de Llegada (AoA) de tamaño reducido y baja complejidad, llamado Matriz de Proyección Uniforme Reducida (RUPM). El método RUPM aplica un criterio de Matriz de Muestreo Uniforme (USM) para muestrear ciertas columnas de la matriz de covarianza obtenida con el fin de encontrar eficientemente las direcciones de las señales incidentes en un conjunto de antenas. La metodología USM se aplica para reducir la dependencia entre las columnas muestreadas adyacentes dentro de una matriz de covarianza; luego, la matriz muestreada se utiliza para construir la matriz de proyección. El tamaño de la matriz de proyección obtenida se reduce para minimizar la complejidad computacional en la etapa de búsqueda de la cuadrícula. Se presenta un análisis teórico para demostrar que la metodología USM puede aumentar los Grados de Libertad (DOFs) con el mismo tamaño de apertura y número de columnas muestreadas en comparación con el criterio de muestreo clásico. Luego, se construye una raíz polinómica como una solución computacional eficiente alternativa del método UPM en un problema de búsqueda de pico de espectro de array unidimensional (1D). Se encuentra que esta distribución aumenta el número de nulos producidos y mejora la inmunidad al ruido. La ventaja del método RUPM es que es apropiado para aplicar en cualquier configuración de array, mientras que el Root-UPM ofrece una mejor precisión de estimación con menos tiempo de ejecución bajo una condición de array lineal uniforme. Se realiza una simulación por computadora basada en varios escenarios para demostrar las afirmaciones teóricas. Los métodos de localización de dirección propuestos se comparan con varios métodos de AoA en términos del tiempo de ejecución requerido, la Relación Señal-Ruido (SNR) y diferentes números de medidas de datos. Los resultados verifican que los nuevos métodos pueden lograr un rendimiento significativamente mejor con demandas computacionales reducidas.