A principios del siglo XXI, la amplia disponibilidad de datos de alta frecuencia despertó una creciente demanda de un mejor modelado e inferencia estadística. Un problema desafiante en estadística y econometría es el problema de estimación de la matriz de volatilidad integrada basada en datos de alta frecuencia. Los estimadores existentes funcionan bien para procesos de difusión con ruido microestructural y pueden empeorar cuando se consideran saltos. Este documento propone una nueva estimación en presencia de saltos, ruido microestructural y asincronización. Primero, adoptamos el submuestreo para sincronizar los datos de alta frecuencia. Luego, utilizamos una escala de dos tiempos para realizar covolatilidad y manejar el ruido. Finalmente, empleamos parámetros de umbral para eliminar el efecto de los saltos y la dispersión en dos pasos. Tanto el límite minimax como la tasa de convergencia se discuten en el documento. Los procedimientos de estimación de los datos de colas pesadas se resolverán en el futuro.