本发明公开了一种无正交受限的卷积盲分离方法，包括：S1，接收混合信号；S2，将时域卷积问题转化成IVA问题；S3，基于最小互信息的代价函数，根据矩阵优化方法对待优化信号进行优化；S4，针对优化后的信号进行分离。本方法将矩阵优化问题分解为一系列的行向量优化问题。本发明的方法具有更好的分离性能，分离出的信号具有更低的平均干信比。本发明中包含的基于解耦的IVA算法具有最好的分离性能，分离性能指标相较于两种对比算法低15‑20dB。该算法将矩阵优化问题分解为一系列的行向量优化问题。该算法不像正交受限的算法那样要求分离矩阵中各向量间是正交的。此外，相较于收缩方式的矩阵更新算法，本发明所提算法不会发生分离错误累积现象。