La estimación de la dirección de llegada (DOA) es crítica para la localización de señales en diversas aplicaciones como comunicaciones inalámbricas, comunicaciones móviles, radar, sonar y tecnología de antenas inteligentes. En este trabajo se estudian las prestaciones de los algoritmos MUSIC (Multiple Signal Classification) y CAPON en la estimación DOA utilizando diferentes geometrías. La inclusión de arrays dispersos tiene como objetivo mejorar el rendimiento de la estimación DOA en términos de robustez (efectos de acoplamiento mutuo) y grados de libertad (resolver las fuentes tanto como sea posible con el mismo número de elementos en el array). En la simulación, comparamos el rendimiento de estimación DOA de diferentes arrays, como el Array Lineal Uniforme (ULA), Coprime, Cascaded y Nested arrays. Además, mostramos que el rendimiento de los algoritmos DOA puede verse afectado por la elección de la geometría del array. Los resultados muestran los pseudoespectros de los métodos de estimación DOA utilizando todas las configuraciones de array consideradas. Este estudio intenta determinar qué algoritmo proporciona mejores resultados en términos de precisión utilizando diferentes configuraciones de array, lo que podría tener implicaciones significativas en aplicaciones prácticas que requieran una estimación DOA precisa.