{"id":1707,"date":"2026-08-18T09:06:57","date_gmt":"2026-08-18T09:06:57","guid":{"rendered":"https:\/\/lumexislaser.com\/?p=1707"},"modified":"2026-08-18T09:12:19","modified_gmt":"2026-08-18T09:12:19","slug":"lidar-background-noise-adaptive-threshold","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lumexislaser.com\/es\/lidar-background-noise-adaptive-threshold\/","title":{"rendered":"Ruido de Fondo en LiDAR: Por Qu\u00e9 el Mediod\u00eda Es la Hora M\u00e1s Dif\u00edcil, y C\u00f3mo los Umbrales Adaptativos Lo Solucionan"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Ejecuta la misma unidad LiDAR durante un d\u00eda completo y la nube de puntos cuenta una historia que nadie pone en la hoja de datos. Limpia al amanecer. Aceptable a media ma\u00f1ana. Salpicada de puntos fantasma al mediod\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nada cambi\u00f3 sobre el l\u00e1ser. Nada cambi\u00f3 sobre el objetivo. Sali\u00f3 el sol.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un estudio de 2023 en <em>Ciencias Aplicadas<\/em> puso n\u00fameros a este problema y, m\u00e1s \u00fatilmente, construy\u00f3 hardware que lo corrige en tiempo real en lugar de limpiarlo en software despu\u00e9s. Vale la pena leerlo si est\u00e1s integrando LiDAR en cualquier cosa que opere al aire libre: los resultados reformulan lo que una especificaci\u00f3n de \u201cumbral de detecci\u00f3n\u201d realmente significa.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-rank-math-toc-block\" id=\"rank-math-toc\"><h2>Tabla de Contenidos<\/h2><nav><ul><li><a href=\"#what-the-paper-actually-studied\">Lo que el art\u00edculo realmente estudi\u00f3<\/a><\/li><li><a href=\"#where-the-noise-comes-from\">De d\u00f3nde viene el ruido<\/a><\/li><li><a href=\"#threshold-false-alarms-and-the-trade-nobody-escapes\">Umbral, falsas alarmas y el trade del que nadie escapa<\/a><\/li><li><a href=\"#measuring-noise-fast-enough-to-matter\">Midiendo el ruido lo suficientemente r\u00e1pido como para que importe<\/a><\/li><li><a href=\"#the-experimental-results\">Los resultados experimentales<\/a><\/li><li><a href=\"#what-this-means-if-you-are-integrating-li-dar\">Qu\u00e9 significa esto si est\u00e1s integrando LiDAR<\/a><\/li><li><a href=\"#frequently-asked-questions\">Preguntas frecuentes<\/a><\/li><li><a href=\"#if-you-are-specifying-a-li-dar-source\">Si est\u00e1 especificando una fuente LiDAR<\/a><\/li><li><a href=\"#references\">Referencias<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>El ruido de fondo del LiDAR es una fotocorriente no deseada generada cuando la luz ambiental \u2014 principalmente luz solar \u2014 llega al receptor junto con el retorno del l\u00e1ser. Eleva el piso de ruido, forzando un umbral de detecci\u00f3n m\u00e1s alto y produciendo puntos falsos en la nube. El control adaptativo de umbral basado en principios de tasa de falsa alarma constante (CFAR) lo suprime ajustando el umbral al ruido medido en tiempo real.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"766\" src=\"https:\/\/lumexislaser.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/image-22-1024x766.webp\" alt=\"L\u00e1ser de fibra pulsado Lumexis Lidar\" class=\"wp-image-1969\" srcset=\"https:\/\/lumexislaser.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/image-22-1024x766.webp 1024w, https:\/\/lumexislaser.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/image-22-300x224.webp 300w, https:\/\/lumexislaser.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/image-22-768x575.webp 768w, https:\/\/lumexislaser.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/image-22-600x449.webp 600w, https:\/\/lumexislaser.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/image-22.webp 1450w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><a href=\"https:\/\/lumexislaser.com\/es\/lidar-pulsed-fiber-lasers\/\" data-type=\"product_cat\" data-id=\"26\">L\u00e1ser de fibra pulsado Lumexis Lidar<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 id=\"what-the-paper-actually-studied\" class=\"wp-block-heading\">Lo que el art\u00edculo realmente estudi\u00f3<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El trabajo se titula <em>M\u00e9todo de supresi\u00f3n adaptativa del ruido de fondo del LiDAR basado en detecci\u00f3n de umbral<\/em>, por Jiang, Zhu, Jiang, Xie, Liu y Wang, publicado en <em>Ciencias Aplicadas<\/em> en 2023.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La premisa es simple. Los receptores LiDAR establecen un umbral de detecci\u00f3n: cualquier pulso por encima de \u00e9l cuenta como retorno, cualquier cosa por debajo se ignora. Si se establece demasiado bajo, el ruido provoca detecciones falsas. Si se establece demasiado alto, los retornos d\u00e9biles genuinos de objetivos distantes u oscuros se pierden. La mayor\u00eda de los sistemas eligen un umbral y viven con \u00e9l.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El problema es que el ruido que el umbral pretende rechazar no es constante. Sigue al sol. Un umbral ajustado a las 8 a.m. es incorrecto al mediod\u00eda, y un umbral ajustado al mediod\u00eda descarta el alcance por la noche.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La respuesta de los autores es medir el ruido continuamente en hardware y mover el umbral para que coincida, manteniendo la tasa de falsa alarma constante en lugar de mantener el umbral constante. Esa es la idea CFAR, tomada del radar y aplicada a un front-end de conteo de fotones.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"where-the-noise-comes-from\" class=\"wp-block-heading\">De d\u00f3nde viene el ruido<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La corriente de ruido total en un receptor LiDAR es una suma de contribuciones: ruido de disparo de se\u00f1al, ruido de disparo \u00f3ptico de fondo, corriente oscura del detector, ruido t\u00e9rmico y ruido de entrada del amplificador.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En un laboratorio, de noche o en interiores, los t\u00e9rminos de corriente oscura y t\u00e9rmicos dominan y son estables. Puedes dise\u00f1ar alrededor de ellos una vez.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al aire libre con luz diurna, el ruido de disparo \u00f3ptico de fondo toma el control. La luz solar llega al detector por varias rutas \u2014 directamente, dispersada por la atm\u00f3sfera y reflejada desde el propio objetivo \u2014 y cada uno de esos fotones produce portadores de carga en el APD exactamente como lo har\u00eda un fot\u00f3n de se\u00f1al. El detector no puede distinguirlos. Lo que llega es una fotocorriente fluctuante cuyas estad\u00edsticas escalan con la potencia de fondo recibida.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esa es la asimetr\u00eda importante. El ruido de fondo no es una penalizaci\u00f3n fija que restas una vez. Es una variable que oscila por \u00f3rdenes de magnitud entre medianoche y mediod\u00eda, y cada par\u00e1metro posterior que depende del piso de ruido oscila con ella.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"threshold-false-alarms-and-the-trade-nobody-escapes\" class=\"wp-block-heading\">Umbral, falsas alarmas y el trade del que nadie escapa<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El ruido del receptor est\u00e1 bien modelado como gaussiano. Eso da una relaci\u00f3n limpia entre d\u00f3nde colocas el umbral y con qu\u00e9 frecuencia el ruido solo lo cruza.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El art\u00edculo expresa la probabilidad de falsa alarma usando la funci\u00f3n de error:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>P_f = \u00bd \u2212 \u00bd \u00b7 erf( V_T \/ (\u221a2 \u00b7 V\u0304_n) )<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">donde V_T es el voltaje del umbral y V\u0304_n es el voltaje de ruido RMS.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La estructura de esa expresi\u00f3n importa m\u00e1s que el \u00e1lgebra. Lo que establece la tasa de falsa alarma no es el umbral en voltios \u2014 es la <em>relaci\u00f3n<\/em> de umbral a ruido. Eleva el umbral y las falsas alarmas caen abruptamente. Pero eleva el ruido manteniendo el umbral fijo y las falsas alarmas suben igual de abruptamente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por eso un receptor de umbral fijo se comporta tan diferente en diferentes momentos del d\u00eda. El ingeniero estableci\u00f3 un voltaje. La f\u00edsica est\u00e1 imponiendo una relaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Lo que apunta directamente a la soluci\u00f3n: mant\u00e9n la relaci\u00f3n constante en lugar del voltaje. Mide el ruido, escala el umbral a \u00e9l, y la tasa de falsa alarma deja de moverse incluso cuando las condiciones cambian. Eso es control de tasa de falsa alarma constante.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"measuring-noise-fast-enough-to-matter\" class=\"wp-block-heading\">Midiendo el ruido lo suficientemente r\u00e1pido como para que importe<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Saber qu\u00e9 hacer es f\u00e1cil. Hacerlo dentro de un per\u00edodo de detecci\u00f3n de pulso es la ingenier\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El post-procesamiento de software puede identificar y eliminar puntos de ruido de una nube, y muchos sistemas hacen exactamente eso. Pero se ejecuta despu\u00e9s de la adquisici\u00f3n, en el orden de milisegundos, y solo puede eliminar lo que se registr\u00f3 \u2014 no puede recuperar un retorno real que se perdi\u00f3 porque el umbral estaba demasiado alto, y no puede evitar que el receptor se sature con ruido en primer lugar.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El enfoque del art\u00edculo es completamente en hardware. Dos piezas hacen el trabajo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Un comparador din\u00e1mico<\/strong> reemplaza el comparador continuo convencional en la ruta de detecci\u00f3n. Los dise\u00f1os convencionales cuentan cruces de ruido. Este usa un pre-amplificador que alimenta un comparador enganchado, lo que le permite medir no solo cu\u00e1ntos pulsos de ruido ocurren sino <em>cu\u00e1nto dura cada uno<\/em>. Agregar la duraci\u00f3n del pulso al conteo de pulsos da una estimaci\u00f3n mucho mejor del nivel de ruido real en una ventana de observaci\u00f3n corta \u2014 lo que importa, porque tienes muy poco tiempo para observar.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Una red de ajuste de umbral en cascada<\/strong> toma esa estimaci\u00f3n de ruido y mueve el umbral, con correcci\u00f3n basada en DAC para mantener los tama\u00f1os de paso precisos. Debido a que es una ruta de hardware en lugar de un bucle de procesador, cada ajuste se completa dentro de un solo per\u00edodo de detecci\u00f3n de pulso.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ese tiempo es el punto clave. El sistema no est\u00e1 reaccionando a condiciones de hace un milisegundo. Las est\u00e1 rastreando.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"the-experimental-results\" class=\"wp-block-heading\">Los resultados experimentales<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los autores probaron un sistema de 1550 nm con un receptor APD, un filtro de paso de banda \u00f3ptico de 20 nm, una apertura receptora de 50 mm y un campo de visi\u00f3n de aproximadamente \u00b135\u00b0 horizontal por 30\u00b0 vertical. Compararon tres modos de operaci\u00f3n \u2014 un umbral fijo tradicional, un modo de ajuste r\u00e1pido y el modo adaptativo completo \u2014 midiendo la proporci\u00f3n de puntos de ruido en la nube de puntos resultante en diferentes momentos del d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El resultado principal: al mediod\u00eda, el modo de umbral fijo tradicional produjo una relaci\u00f3n de ruido de <strong>0.08%<\/strong>, mientras que el modo adaptativo produjo <strong>0.012%<\/strong>. Eso es una reducci\u00f3n de m\u00e1s del 80%.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El patr\u00f3n a lo largo del d\u00eda es tan instructivo como el n\u00famero m\u00e1ximo. Los tres modos se ven ampliamente similares a primera hora de la ma\u00f1ana, cuando el fondo es bajo y no hay mucho que suprimir. La brecha se ampl\u00eda a medida que el sol sube. Al mediod\u00eda \u2014el peor caso, y el que normalmente define si un sistema es desplegable\u2014 el enfoque de umbral fijo es aproximadamente de seis a siete veces m\u00e1s ruidoso que el adaptativo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dos cosas a tener en cuenta sobre c\u00f3mo leer esto. Las cifras del mediod\u00eda provienen del resumen y son firmes. Los valores intermedios de la ma\u00f1ana se leen de la figura de resultados y deben tratarse como aproximados. Y un porcentaje de puntos de ruido es una m\u00e9trica a nivel de sistema \u2014depende de la escena, el alcance y la reflectividad, por lo que los n\u00fameros absolutos no se transferir\u00e1n directamente a su hardware. La <em>forma<\/em> del resultado s\u00ed lo har\u00e1.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"what-this-means-if-you-are-integrating-li-dar\" class=\"wp-block-heading\">Qu\u00e9 significa esto si est\u00e1s integrando LiDAR<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Varios puntos pr\u00e1cticos surgen de esto que se aplican mucho m\u00e1s all\u00e1 del circuito espec\u00edfico que construyeron los autores.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Una especificaci\u00f3n de umbral de detecci\u00f3n sin una condici\u00f3n de fondo est\u00e1 incompleta.<\/strong> Si un proveedor cita un umbral o una tasa de falsas alarmas, pregunte qu\u00e9 nivel de fondo asume. El n\u00famero no tiene sentido sin eso, porque la f\u00edsica se rige por la relaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Pruebe al mediod\u00eda, no cuando le convenga.<\/strong> El mediod\u00eda contra un cielo brillante es el peor caso para cualquier receptor \u00f3ptico. Las pruebas de aceptaci\u00f3n programadas para cuando el campo est\u00e9 libre favorecer\u00e1n sistem\u00e1ticamente al sistema.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>La supresi\u00f3n de ruido por hardware y por software resuelven problemas diferentes.<\/strong> El post-procesamiento elimina los puntos de ruido que fueron registrados. El umbral adaptativo evita que el umbral sea incorrecto en primer lugar, lo que tambi\u00e9n protege los retornos d\u00e9biles genuinos que un umbral fijo demasiado alto habr\u00eda descartado. Se complementan bien; ninguno sustituye al otro.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>El filtrado \u00f3ptico es la primera l\u00ednea de defensa, y limita tu l\u00e1ser.<\/strong> El filtro de paso de banda de 20 nm en este experimento rechaza la mayor parte del espectro solar antes de que llegue al detector. M\u00e1s estrecho es mejor, pero solo si la emisi\u00f3n del l\u00e1ser permanece dentro de la banda de paso en todo el rango de temperatura de operaci\u00f3n. Una fuente que se desv\u00eda del filtro a \u221230 \u00b0C te produce una p\u00e9rdida de sensibilidad que parece exactamente una falla del receptor.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ese \u00faltimo punto es donde un estudio como este se conecta con la selecci\u00f3n de la fuente. El control adaptativo de umbral gestiona el ruido que no puedes evitar; una longitud de onda de emisi\u00f3n estable y estrictamente especificada reduce cu\u00e1nto de ese ruido llega al detector en absoluto. Nuestro equipo caracteriza la longitud de onda de emisi\u00f3n, la energ\u00eda del pulso y el retardo de disparo a emisi\u00f3n en toda la ventana de operaci\u00f3n precisamente para que el filtro del receptor y el presupuesto de umbral puedan dise\u00f1arse con n\u00fameros reales, la misma l\u00f3gica detr\u00e1s de las fuentes que construimos para <a href=\"https:\/\/lumexislaser.com\/es\/solutions\/lidar-3d-mapping\/\">trabajo de LiDAR y mapeo 3D<\/a> y la l\u00ednea m\u00e1s amplia de <a href=\"https:\/\/lumexislaser.com\/es\/solutions\/ranging-laser-sources\/\">fuentes l\u00e1ser de medici\u00f3n de distancia<\/a> .<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>La elecci\u00f3n de la longitud de onda cambia el punto de partida.<\/strong> La irradiancia solar es menor alrededor de 1.5 \u00b5m que cerca de 900 nm, y la absorci\u00f3n de agua atmosf\u00e9rica la reduce a\u00fan m\u00e1s. Un sistema de 1550 nm comienza con menos fondo que combatir antes de que se ejecute cualquier l\u00f3gica de umbral, lo cual es parte de por qu\u00e9 los autores construyeron su banco de pruebas en esa longitud de onda, y parte de por qu\u00e9 el LiDAR seguro para ojos converge all\u00ed.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"frequently-asked-questions\" class=\"wp-block-heading\">Preguntas frecuentes<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfQu\u00e9 causa el ruido de fondo en LiDAR?<\/strong><br>\nLuz ambiental, abrumadoramente luz solar, que llega al detector junto con el retorno del l\u00e1ser. Llega directamente, dispersada por la atm\u00f3sfera y reflejada desde el objetivo. El detector convierte esos fotones en fotocorriente de manera indistinguible de los fotones de se\u00f1al, elevando el piso de ruido.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es CFAR en la detecci\u00f3n LiDAR?<\/strong><br>\nTasa de falsa alarma constante: una estrategia de control que ajusta el umbral de detecci\u00f3n en proporci\u00f3n al ruido medido, de modo que la probabilidad de falsa alarma permanezca fija a medida que cambian las condiciones. Tomado del radar, reemplaza un umbral de voltaje fijo con una relaci\u00f3n umbral a ruido fija.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfPor qu\u00e9 el LiDAR funciona peor al mediod\u00eda?<\/strong><br>\nEl fondo solar est\u00e1 en su pico, por lo que el piso de ruido del receptor es m\u00e1s alto. Con un umbral fijo, m\u00e1s ruido lo cruza y aparecen puntos falsos; elevar el umbral para compensar descarta retornos d\u00e9biles de objetivos distantes u oscuros. De cualquier manera, el rendimiento efectivo cae.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfEs suficiente la eliminaci\u00f3n de ruido por software?<\/strong><br>\nAyuda, pero act\u00faa despu\u00e9s de la adquisici\u00f3n. No puede recuperar retornos reales ya rechazados por un umbral demasiado alto, y no mejora la sensibilidad de detecci\u00f3n. El umbral adaptativo por hardware aborda la causa; el filtrado por software aborda lo que pas\u00f3.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfCu\u00e1nta mejora es realista?<\/strong><br>\nEl art\u00edculo reporta una relaci\u00f3n de ruido en la nube de puntos de 0.012% en modo adaptativo versus 0.08% con un umbral fijo tradicional al mediod\u00eda, m\u00e1s de 80% de reducci\u00f3n. Las cifras absolutas dependen de la escena, el alcance y el hardware, as\u00ed que tr\u00e1talo como una indicaci\u00f3n de la magnitud alcanzable en lugar de una especificaci\u00f3n portable.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfUn filtro \u00f3ptico m\u00e1s estrecho hace innecesario el umbral adaptativo?<\/strong><br>\nNo. Un filtro de paso de banda estrecho reduce cu\u00e1nto fondo llega al detector, pero no puede eliminar los fotones solares dentro de la banda, y estrecharlo aumenta el riesgo de que el l\u00e1ser se desv\u00ede fuera de la banda de paso con la temperatura. Las dos t\u00e9cnicas son complementarias.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"if-you-are-specifying-a-li-dar-source\" class=\"wp-block-heading\">Si est\u00e1 especificando una fuente LiDAR<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El lado del receptor de este problema est\u00e1 bien documentado y, como muestra este art\u00edculo, mejorando activamente. El lado del emisor establece las condiciones l\u00edmite: cu\u00e1nta energ\u00eda puedes transmitir bajo los l\u00edmites de seguridad ocular, cu\u00e1n estrictamente se puede especificar el filtro del receptor y si todo el presupuesto a\u00fan se cierra en el extremo fr\u00edo de tu rango de operaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Env\u00edanos tus condiciones de fondo, reflectividad del objetivo y envolvente de temperatura, y <a href=\"https:\/\/lumexislaser.com\/es\/contact\/\">nuestros ingenieros trabajar\u00e1n contigo en las opciones de fuente<\/a> , incluidos los datos de estabilidad de longitud de onda que tu dise\u00f1o de filtro y umbral necesitar\u00e1. Tambi\u00e9n puedes revisar nuestra <a href=\"https:\/\/lumexislaser.com\/es\/technology\/\">proceso de prueba y calificaci\u00f3n<\/a> si quieres ver c\u00f3mo se producen esos n\u00fameros.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"references\" class=\"wp-block-heading\">Referencias<\/h2>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Jiang, Y.; Zhu, J.; Jiang, C.; Xie, T.; Liu, R.; Wang, Y. \u2014 <a href=\"https:\/\/www.mdpi.com\/2076-3417\/13\/6\/3772\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">M\u00e9todo de supresi\u00f3n adaptativa del ruido de fondo del LiDAR basado en detecci\u00f3n de umbral<\/a>. <em>Ciencias Aplicadas<\/em> <strong>2023<\/strong>, 13(6), 3772. Acceso abierto, CC BY 4.0.<\/li>\n\n\n\n<li>Wikipedia \u2014 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Constant_false_alarm_rate\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Tasa de falsa alarma constante<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Comisi\u00f3n Electrot\u00e9cnica Internacional \u2014 <a href=\"https:\/\/webstore.iec.ch\/en\/publication\/3587\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">IEC 60825-1, Seguridad de productos l\u00e1ser<\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La luz solar inunda los receptores LiDAR con ruido y puntos falsos. 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