多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)法在估计多信号频率时需要对采样数据序列的自相关矩阵进行特征值分解,并准确划分出信号和噪声子空间,使得其计算量比较大.利用自相关矩阵的Toeplitz特性快速计算其逆矩阵,通过计算逆矩阵的多次幂来逼近噪声子空间,避免了MUSIC法的特征值分解和估计信号个数的过程.在谱峰搜索环节,采用先粗估计频率值再在小区间进行精细搜索的策略,能够避免搜索无用的频率范围.计算量比较分析以及与理论克拉美罗界(Cramer-Rao Bound,CRB)的对比验证结果表明,快速方法性能与MUSIC法相当,能够较好地逼近CRB,且计算量更小,适合实时性要求高的应用场合.