Con el propósito de superar la ambigüedad de la permutación aleatoria del análisis de componentes independientes en el dominio de la frecuencia (FDICA) para la separación ciega de mezclas convolutivas, este artículo propone un receptor de detección de análisis de vectores independientes (IVA) para desconvolver ciegamente las mezclas convolutivas de señales moduladas digitalmente para comunicaciones inalámbricas. La base de IVA es llevar a cabo conjuntamente el trabajo de separación para la fusión de datos de diferentes bin de frecuencia, y se explotan las dependencias de los bin de frecuencia en la resolución del problema de permutación aleatoria de las señales de separación. Además, IVA utiliza distribuciones previas multivariadas en lugar de la distribución univariada utilizada en FDICA. Se emplea una distribución previa multivariada para preservar las dependencias entre frecuencias para fuentes individuales, lo que puede dar lugar a una mejora en el rendimiento de separación. Los resultados de la simulación y el análisis corroboran la efectividad del método de detección propuesto.