El lidar (detección y medición de luz) basado en LED (diodo emisor de luz) ha sido gradualmente el foco de atención de los investigadores debido a sus características de bajo consumo, alta estabilidad y seguridad para los ojos humanos. Sin embargo, los sistemas de lidar basados en LED son fácilmente perturbados por el ruido de luz de fondo. La eliminación de ruido de la señal de eco es un trabajo esencial que afecta directamente la precisión de medición del sistema lidar basado en LED. El método tradicional de descomposición modal variacional (VMD) en la eliminación de ruido de señales lidar se basa en la experiencia práctica para optimizar los parámetros críticos del factor de penalización cuadrática alpha y el número de componentes de función de modo intrínseco (IMF) K a nivel global, lo cual es difícil de eliminar el ruido de manera efectiva. Para este problema, se propone un método de eliminación de ruido basado en VMD con optimización adaptativa de enjambre de partículas (PSO) en este trabajo. El método PSO-VMD ajusta adaptativamente el valor del peso para diferentes señales de eco lidar y optimiza los parámetros alpha y K a nivel global. Las señales de eco del lidar basado en LED se eliminan de ruido mediante promedio móvil, VMD y PSO-VMD. Usando las señales de eco eliminadas de ruido, se derivan las formas de onda de compensación de distancia y los coeficientes de extinción. Los resultados muestran que la señal de eco eliminada de ruido por PSO-VMD tiene el valor R-cuadrado más alto de 0.9972 y el valor de desviación estándar mínimo de 5.7369, mientras que los valores de R-cuadrado y desviación estándar de la señal de eco eliminada de ruido por promedio móvil y método VMD son 0.9902, 9.7450, 0.9945 y 7.3588, respectivamente. Las formas de onda de compensación de distancia y los coeficientes de extinción derivados basados en la eliminación de ruido PSO-VMD tienen mejor estabilidad que aquellos basados en la eliminación de ruido por promedio móvil y VMD.