journal-opt - abstr103-124

DOI:

Optoelektron. napìvprovìd. teh. 61, 103-124 (2026)

D.V. Pekur, M.S. Kravchenko, H.V. Bystrytskyi, V.I. Kornaga, Yu.Ye. Nikolaienko, B.A. Snopok, V.M. Sorokin.

ATMOSPHERIC OPTICAL COMMUNICATION LINKS: A REVIEW OF MODERN MODELS OF LIGHT PROPAGATION IN DISPERSED MEDIA OF NATURAL OR ANTHROPOGENIC ORIGIN (review)

The availability of independent communication channels using atmospheric optical communication links, also referred to as free-space optics (FSO), laser scanning technologies such as LiDAR (Light Detection and Ranging), optical navigation, remote sensing, and multispectral information-transmission channels is an essential feature of an advanced industrial society. However, the efficiency and reliability of open optical channels depend substantially on the physicochemical state of the atmosphere, including the presence of fog, rain, dust, smoke, haze, cloud formations, and other components dispersed in a gaseous environment that is vertically inhomogeneous.

This paper presents an analytical review of modern models of light propagation in atmospheric optical information-transmission channels, particularly in dispersed media of various origins. The combined influence of molecular absorption, Rayleigh scattering, aerosol extinction, Mie scattering, multiple scattering, geometric losses, aperture effects, and medium fluctuations on the atmospheric transmittance of optical radiation is considered.

Special attention is given to the application of atmospheric optical channel models in the development of advanced multispectral optical positioning systems, in which navigation or coordinate information is transmitted through a spatially organized set of optical emitters operating in different spectral ranges. Unlike classical optical communication systems, where the primary goal is to transmit an information flow between a transmitter and a receiver, in multispectral positioning systems the optical signal simultaneously performs informational, identification, and geometrical-navigation functions. The spatial configuration of the sources, their spectral individualization, time codes, amplitude modulation, and angular separation may be used to determine the direction to a beacon, estimate distance, identify a reference point, or form a local optical navigation field.

Under such conditions, the atmospheric medium becomes not merely a loss factor, but an active spectrally selective element of the channel. It affects individual wavelengths differently, changes the ratios between channels, and may disturb the stability of the spatial-code structure of the signal.

The review proposes a three-level classification of models. The first group includes microphysical models of radiation interaction with individual particles or their finite ensembles, including direct calculations based on Maxwell’s equations, Mie theory, transition-matrix methods, the discrete dipole approximation, and related approaches. These methods provide the most detailed description of the local interaction of light with dispersed inhomogeneities, but they require information about their properties, demand significant computational resources, and are usually limited by the number of elements in the ensemble.

The second group includes statistical and radiative-transfer models that describe the atmosphere as a medium with specified particle distributions, temperature, humidity, and pressure profiles, aerosol concentration, and optical thickness. The third group consists of empirical and semi-empirical engineering models that use meteorological visibility, precipitation intensity, humidity, or locally calibrated dependencies to estimate specific attenuation and the optical link margin.

The results of the analytical review of the current state of light-propagation modeling in atmospheric optical communication links indicate that, for the practical design of optical channels, it is advisable to use a hierarchical combination of microphysical, radiative-transfer, and empirical approaches together with local measurements of atmospheric parameters. Such an approach makes it possible to justify the choice of operating wavelength, estimate the link power margin, failure probability, channel availability, and resilience of information-transmission systems under complex weather and aerosol conditions.

This approach is of particular applied importance for multispectral positioning systems, in which coordinate, navigation, or service information is transmitted not through a single monochromatic channel, but through a set of spectrally separated emission channels in the visible, near-infrared, or ultraviolet ranges. In such systems, the atmospheric medium acts not only as a passive signal-attenuation channel, but also as a spectrally selective factor that determines the signal-to-noise ratio, detection range, coding stability, and accuracy of direction finding toward the optical transmitter.

Keywords: atmospheric optical communication links (AOCL), free-space optics (FSO), light propagation models, optical transmittance, atmosphere, aerosols, dispersed media, multispectral positioning systems, fog, rain, dust, Mie scattering, radiative transfer equation, visibility, extinction.

PDF

References

1. Trichili A., Cox M. A., Ooi B. S., Alouini M.-S. Roadmap to free space optics. Journal of the Optical Society of America B. 2020. 37,№11. Р.A184–A201. DOI:10.1364/JOSAB.399168. https://doi.org/10.1364/JOSAB.399168.

2. El-Wakeel A. S., Mohammed N. A., Aly M. H. Free space optical communications system performance under atmospheric scattering and turbulence for 850 and 1550 nm operation. Applied Optics. 2016. 55,26. Р.7276–7286. DOI:10.1364/AO.55.007276. https://doi.org/10.1364/AO.55.007276.

3. Vasylyev D. Y., Semenov A. A., Vogel W.,Gunthner K.,Thurn A., Bayraktar O., Marquardt C. Free-space quantum links under diverse weather conditions. Phys. Rev. A. 2017. 96. 043856. DOI:10.1103/PhysRevA.96.043856. https://doi.org/10.1103/PhysRevA.96.043856.

4. Vasylyev D. Y., Vogel W., Moll F. Satellite-mediated quantum atmospheric links. Phys. Rev. A. 2019. 99. 053830. DOI:10.1103/PhysRevA.99.053830. https://doi.org/10.1103/PhysRevA.99.053830.

5. Elamassie M., Uysal M. Unified atmospheric attenuation models for visible and infrared wavelengths. J. Opt. Soc. Am. A. 2024. 41. Р.2099–2111. DOI:10.1364/JOSAA.533853. https://doi.org/10.1364/JOSAA.533853.

6. Bohren C. F., Huffman D. R. Absorption and Scattering of Light by Small Particles. New York: Wiley. 1983. ISBN:9783527618156. DOI:10.1002/9783527618156. https://doi.org/10.1002/9783527618156.

7. Liou K. N. An Introduction to Atmospheric Radiation, 2nd ed. San Diego: Academic Press. 2002. ISBN:0-12-451451-0.

8. Wiscombe W. J. Improved Mie scattering algorithms. Applied Optics. 1980. 19, №9. Р.1505–1509. DOI:10.1364/AO.19.001505. https://doi.org/10.1364/AO.19.001505.

9. Mishchenko M. I., Travis L. D., Mackowski D. W. T-matrix computations of light scattering by nonspherical particles: A review. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 1996. 55.Р. 535–575. DOI:10.1016/0022-4073(96)00002-7. https://doi.org/10.1016/0022-4073(96)00002-7.

10. Draine B. T., Flatau P. J. Discrete-dipole approximation for scattering calculations. J. Opt. Soc. Am. A. 1994. 11, №4. Р.1491–1499. DOI:10.1364/JOSAA.11.001491. https://doi.org/10.1364/JOSAA.11.001491.

11. Nousiainen T. Optical modeling of mineral dust particles: A review. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2009. 110. Р.1267–1279. DOI:10.1016/j.jqsrt.2009.03.002. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2009.03.002.

12. Yang P., Kattawar G. W., Minnis P., Hu Y. X., Liu T., Wielicki A. A., Baum B. A., Gao B.-C. Modeling of the scattering and radiative properties of nonspherical dust-like aerosols. J. Aerosol Sci. 2007. 38,№10. Р.995–1014. DOI:10.1016/j.jaerosci.2007.07.001. https://doi.org/10.1016/j.jaerosci.2007.07.001.

13. Feng Q., Yang P., Kattawar G. W., Hsu N. C., Tsay S.-C., Laszlo I. Effects of particle nonsphericity and radiation polarization on retrieving dust properties from MODIS observations. J. Aerosol Sci. 2009. 40,№9. Р.776–789. DOI:10.1016/j.jaerosci.2009.05.001. https://doi.org/10.1016/j.jaerosci.2009.05.001.

14. Stamnes K.,Tsay S. C.,Wiscombe W.,Jayaweera K. Numerically stable algorithm for discrete-ordinate-method radiative transfer in multiple scattering and emitting layered media. Applied Optics. 1988. 27. Р.2502–2509. DOI:10.1364/AO.27.002502. https://doi.org/10.1364/AO.27.002502.

15. Deutschmann T., Beirle S., Friess U., Grzegorski M., Kern C., Kritten L., Platt U., Prados-Roman C., Pukite J., Wagner T., Werner B., Pfeilsticker K. The Monte Carlo atmospheric radiative transfer model McArtim: Introduction and validation of Jacobians and 3D features. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2011. 112. Р.1119–1137. DOI:10.1016/j.jqsrt.2010.12.009. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2010.12.009.

16. Cornet C., C.-Labonnote L., Szczap F. Three-dimensional polarized Monte Carlo atmospheric radiative transfer model (3DMCPOL): 3D effects on polarized visible reflectances of a cirrus cloud. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2010. 111. Р.174–186. DOI:10.1016/j.jqsrt.2009.06.013. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2009.06.013.

17. Clough S. A., Shephard M. W., Mlawer E. J., Delamere J. S., Iacono M. J., Cady-Pereira K., Boukabara S., Brown P. D. Atmospheric radiative transfer modeling: A summary of the AER codes. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2005. 91. Р.233–244. DOI:10.1016/j.jqsrt.2004.05.058. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2004.05.058.

18. Berk A., Conforti P., Kennett R., Perkins T., Hawes F., van den Bosch J. MODTRAN6: A major upgrade of the MODTRAN radiative transfer code. In: Proc. SPIE 9088, Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery XX. 2014. Art. no. 90880H. DOI:10.1117/12.2050433. https://doi.org/10.1117/12.2050433.

19. Mayer B., Kylling A. Technical note: The libRadtran software package for radiative transfer calculations – description and examples of use. Atmos. Chem. Phys. 2005. 5. Р.1855–1877. DOI:10.5194/acp-5-1855-2005. https://doi.org/10.5194/acp-5-1855-2005.

20. Hess M., Koepke P., Schult I. Optical properties of aerosols and clouds: The software package OPAC. Bull. Am. Meteorol. Soc. 1998. 79, №5. Р.831–844. DOI:10.1175/1520-0477(1998)079<0831:OPOAAC>2.0.CO;2. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1998)079<0831:OPOAAC>2.0.CO;2.

21. Koschmieder H. Theorie der horizontalen Sichtweite. Beitr. Phys. Freien Atm. 1924. 12. Р.33–55.

22. Winstanley J. V., Adams M. J. Point Visibility Meter: A forward scatter instrument for the measurement of aerosol extinction coefficient. Applied Optics. 1975. 14,№9.Р. 2151–2157. DOI:10.1364/AO.14.002151. https://doi.org/10.1364/AO.14.002151.

23. Eldridge R. G. Haze and fog aerosol distributions. J. Atmos. Sci. 1966. 23,№5.Р 605–613. DOI:10.1175/1520-0469(1966)023<0605:HAFAD>2.0.CO;2. https://doi.org/10.1175/1520-0469(1966)023<0605:HAFAD>2.0.CO;2.

24. Eldridge R. G. The relationship between visibility and liquid water content in fog. J. Atmos. Sci. 1971. 28,№7.Р. 1183–1186. DOI:10.1175/1520-0469(1971)028<1183:TRBVAL>2.0.CO;2. https://doi.org/10.1175/1520-0469(1971)028<1183:TRBVAL>2.0.CO;2.

25. Kruse P. W., McGlauchlin L. D., McQuistan R. B. Elements of Infrared Technology: Generation, Transmission and Detection. New York: Wiley, 1962.

26. Kim I. I., McArthur B., Korevaar E. J. Comparison of laser beam propagation at 785 nm and 1550 nm in fog and haze for optical wireless communications. In: Proc. SPIE 4214, Optical Wireless Communications III. 2001. Р. 26–37. DOI:10.1117/12.417512. https://doi.org/10.1117/12.417512.

27. Al Naboulsi M. C., Sizun H., de Fornel F. Fog attenuation prediction for optical and infrared waves. Optical Engineering. 2004. 43,№2. Р.319–329. DOI:10.1117/1.1637611. https://doi.org/10.1117/1.1637611.

28. Nebuloni R. Empirical relationships between extinction coefficient and visibility in fog. Applied Optics. 2005. 44,№18. Р.3795–3804. DOI:10.1364/AO.44.003795. https://doi.org/10.1364/AO.44.003795.

29. Al Naboulsi M. C.,Sizun H., de Fornel F.,Barret B., François P.,Vogiatzakis G. Measured and predicted light attenuation in dense coastal upslope fog at 650, 850, and 950 nm for free-space optics applications. Optical Engineering. 2008.47,№3.Р. 036001. DOI:10.1117/1.2899023. https://doi.org/10.1117/1.2899023.

30. Grabner M., Kvíčera V. The wavelength dependent model of extinction in fog and haze for free space optical communication. Optics Express. 2011. 19,№4. Р.3379–3386. DOI:10.1364/OE.19.003379. https://doi.org/10.1364/OE.19.003379.

31. Ijaz M., Ghassemlooy Z., Pesek J., Fiser O., Le Minh H., Bentley E. Modeling of fog and smoke attenuation in free space optical communications link under controlled laboratory conditions. J. Lightwave Technol. 2013. 31,№11.Р.1720–1726. DOI:10.1109/JLT.2013.2250579. https://doi.org/10.1109/JLT.2013.2250579.

32. Mori S., Marzano F.S. Microphysical characterization of free space optical link due to hydrometeor and fog effects. Applied Optics. 2015. 54, №22.Р. 6787–6803. DOI:10.1364/AO.54.006787. https://doi.org/10.1364/AO.54.006787.

33. van der Laan J. D., Wright J. B., Kemme S. A., Scrymgeour D. A. Superior signal persistence of circularly polarized light in polydisperse, real-world fog environments. Applied Optics. 2018. 57, №19. Р.5464–5473. DOI:10.1364/AO.57.005464. https://doi.org/10.1364/AO.57.005464.

34. Laws J. O., Parsons D. A. The relation of raindrop-size to intensity. Trans. Am. Geophys. Union. 1943. 24,№2. Р.452–460. DOI:10.1029/TR024i002p00452. https://doi.org/10.1029/TR024i002p00452.

35. Marshall J. S., Palmer W. M. K. The distribution of raindrops with size. J. Meteorol. 1948. 5,№4.Р. Р.165–166. DOI:10.1175/1520-0469(1948)005<0165:TDORWS>2.0.CO;2. https://doi.org/10.1175/1520-0469(1948)005<0165:TDORWS>2.0.CO;2.

36. Atlas D. Optical extinction by rainfall. J. Meteorol. 1953. 10,№6.Р. 486–488. DOI:10.1175/1520-0469(1953)010<0486:OEBR>2.0.CO;2. https://doi.org/10.1175/1520-0469(1953)010<0486:OEBR>2.0.CO;2.

37. Ulbrich C. W. Natural variations in the analytical form of the raindrop size distribution. Journal of Applied Meteorology. 1983. 22,№10. Р.1764–1775. DOI:10.1175/1520-0450(1983)022<1764:NVITAF>2.0.CO;2. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1983)022<1764:NVITAF>2.0.CO;2

38. Grabner M., Kvíčera V. Multiple scattering in rain and fog on free-space optical links. J. Lightwave Technol. 2014. 32,№3. Р.513–520. DOI:10.1109/JLT.2013.2294356. https://doi.org/10.1109/JLT.2013.2294356.

39. Korai U. A., Luini L., Nebuloni R. Model for the prediction of rain attenuation affecting free space optical links. Electronics. 2018. 7,№12. Р.407.DOI:10.3390/electronics7120407. https://doi.org/10.3390/electronics7120407.

40. Menéndez-Valdés V., Blanco A. Near-infrared attenuation of CO2 laser radiation by silica particles. Applied Optics. 1992. 31,№4. Р.457–459.(DOI not found).

41. Zhong H., Zhou J., Du Z., Xie L. A laboratory experimental study on laser attenuations by dust/sand storms. J. Aerosol Sci. 2018. 121. Р.31–37. DOI:10.1016/j.jaerosci.2018.04.004. https://doi.org/10.1016/j.jaerosci.2018.04.004.

42. Wu S., Gao X., Dou X., Xie L. Optical attenuation by sand/dust storms considering relative humidity. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2024. 312. 108808. DOI:10.1016/j.jqsrt.2023.108808. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2023.108808.

43. Bissonnette L. R., Roy G., Poutier L., Cober S. G., Isaac G. A. Multiple-scattering lidar retrieval method: Tests on Monte Carlo simulations and comparisons with in situ measurements. Applied Optics. 2002. 41,№30.Р.6307–6324. DOI:10.1364/AO.41.006307. https://doi.org/10.1364/AO.41.006307.

44. Bissonnette L. R., Roy G., Roy N. Multiple-scattering-based lidar retrieval: Method and results of cloud probings. Applied Optics. 2005. 44, №26.Р. 5565–5581. DOI:10.1364/AO.44.005565. https://doi.org/10.1364/AO.44.005565.

45. Eismann M. T., LeMaster D. A. Aerosol modulation transfer function model for passive long-range imaging over a nonuniform atmospheric path. Optical Engineering. 2013.52,№4. 046201. DOI:10.1117/1.OE.52.4.046201. https://doi.org/10.1117/1.OE.52.4.046201.

46. ITU-R P.1817-1 (2012). Propagation data required for the design of terrestrial free-space optical links. International Telecommunication Union, Geneva, 2012. [Online] Available: https://www.itu.int/rec/R-REC-P.1817-1-201202-I.

47. ITU-R P.1814-1 (2025). Prediction methods required for the design of terrestrial free-space optical links. International Telecommunication Union, Geneva, 2025. [Online] Available: https://www.itu.int/rec/R-REC-P.1814-1-202509-I.

48. Matsko A.B.,Ilchenko V. S. Optical resonators with whispering-gallery modes – Part I: Basics. IEEE JSTQE. 2006.12,№1. Р.3–14. DOI:10.1109/JSTQE.2005.862952. https://doi.org/10.1109/JSTQE.2005.862952.

49. Ilchenko V. S., Matsko A. B. Optical resonators with whispering-gallery modes – Part II: Applications. IEEE JSTQE. 2006.12,№1. Р.15–32. DOI:10.1109/JSTQE.2005.862953. https://doi.org/10.1109/JSTQE.2005.862953.

50. Maier S. A. Plasmonics: Fundamentals and Applications. New York: Springer. 2007. ISBN:978-0-387-37825-1. DOI:10.1007/0-387-37825-1. https://doi.org/10.1007/0-387-37825-1.

51. Krishchenko I. M., Manoilov É. G., Kravchenko S. A., et al. Resonant optical phenomena in heterogeneous plasmon nanostructures of noble metals: A review. Theor. Exp. Chem. 2020. 56. Р.67–110. DOI:10.1007/s11237-020-09642-6. https://doi.org/10.1007/s11237-020-09642-6.

52. Auzel F. Upconversion and anti-Stokes processes with f and d ions in solids. Chem. Rev. 2004. 104, №1. Р.139–173. DOI:10.1021/cr020357g. https://doi.org/10.1021/cr020357g.

53. Bünzli J.-C. G., Piguet C. Taking advantage of luminescent lanthanide ions. Chem. Soc. Rev. 2005.34,№12. Р.1048–1077. DOI:10.1039/B406082M. https://doi.org/10.1039/B406082M.

54. Kamuz A. M., Khmil D. M., Kretulis V. S., Minakova I. E., Tytarenko P. O., Pekur D. V., Snopok B. A. Optical model of light-converting film for white LED sources: Effect of distance between photoluminescent microparticles on specular reflectivity of exciting UV pump radiation. Semicond. Phys. Quant. Electron. Optoelectron. 2026. 29,№1.Р. 97–104. DOI:10.15407/spqeo29.01.097. https://doi.org/10.15407/spqeo29.01.097.

55. HITRAN Database. https://hitran.org/.

56. MODTRAN® – Spectral Sciences. http://modtran.spectral.com/

57. libRadtran software. http://www.libradtran.org/

58. LMU Munich Meteorological Institute. https://www.meteo.physik.uni-muenchen.de/

Д.В. Пекур, М.С. Кравченко, Г.В. Бистрицький, В.І. Корнага, Ю.Є. Ніколаєнко, Б.А. Снопок, В.М. Сорокін.

Атмосферні оптичні лінії зв'язку: сучасні моделі розповсюдження світла в дисперсних середовищах природного або техногенного походження (огляд)

Наявність незалежних каналів комунікації з використанням атмосферних оптичних ліній зв’язку (АОЛЗ, або FSO, Free Space Optics), технологій лазерного сканування (LiDAR, Light Detection and Ranging), оптичної навігації, дистанційного зондування та мультиспектральних каналів передавання інформації є безумовною ознакою розвинутого індустріального суспільства. Однак ефективність і надійність відкритих оптичних каналів істотно залежать від фізико-хімічного стану атмосфери, наявності туману, дощу, пилу, диму, серпанку, хмарних утворень та інших компонентів, диспергованих в неоднорідному за висотою газовому оточенні. В роботі проведено аналітичний аналіз сучасних моделей розповсюдження світла в атмосферному оптичному каналі передавання інформації (в дисперсних середовищах різного походження). Розглянуто сукупний вплив молекулярного поглинання, релеївського розсіяння, аерозольної екстинкції, розсіяння Мі, багаторазового розсіяння, геометричних втрат, апертурних ефектів і флуктуацій середовища на атмосферне пропускання оптичного випромінювання. Особливу увагу надано застосуванню моделей атмосферного оптичного каналу для розробки новітніх мультиспектральних систем оптичного позиціонування, в яких навігаційна або координатна інформація передається через просторово-організовану сукупність оптичних випромінювачів різних спектральних діапазонів. На відміну від класичних систем оптичного зв’язку, де основною метою є передавання інформаційного потоку між передавачем і приймачем, у мультиспектральних системах позиціонування оптичний сигнал одночасно виконує інформаційну, ідентифікаційну та геометрично-навігаційну функції. Просторова конфігурація джерел, їхня спектральна індивідуалізація, часові коди, амплітудна модуляція та кутове рознесення можуть використовуватися для визначення напрямку на маяк, оцінювання відстані, ідентифікації опорної точки або формування локального оптичного навігаційного поля. У таких умовах атмосферне середовище стає не просто фактором втрат, а активним спектрально-селективним елементом каналу, який по-різному впливає на окремі довжини хвиль, змінює співвідношення між каналами та може порушувати стабільність просторово-кодової структури сигналу.

В огляді запропоновано трирівневу класифікацію моделей. До першої групи віднесено мікрофізичні моделі взаємодії випромінювання з окремими частинками або їхніми скінченними ансамблями, зокрема прямі розрахунки на основі рівнянь Максвела (теорія Мі, методи з використанням перехідної матриці, дискретне дипольне наближення тощо). Ці підходи забезпечують найбільш детальний опис локальної взаємодії світла з дисперсними неоднорідностями, але потребують інформації щодо їхніх властивостей, вимагають значних рівнів обчислювальної потужності і зазвичай обмежені кількістю елементів в ансамблі. До другої групи віднесено статистичні та радіаційно-транспортні моделі, що описують атмосферу як середовище із заданими розподілами частинок, профілями температури, вологості, тиску, аерозольної концентрації та оптичної товщі. Емпіричні й напівемпіричні інженерні моделі, які використовують метеорологічну видимість, інтенсивність опадів, вологість або локально відкалібровані залежності для оцінювання питомого ослаблення та запасу оптичної лінії, складають третю групу.

Результати аналітичного розгляду сучасного стану в області моделювання розповсюдження світла в атмосферних оптичних лініях зв’язку свідчать про те, що для практичного проєктування оптичних каналів доцільним є ієрархічне поєднання мікрофізичних, радіаційно-транспортних та емпіричних підходів із локальними вимірюваннями параметрів атмосфери. Такий підхід дає змогу обґрунтовано вибирати робочу довжину хвилі, оцінювати запас потужності лінії, імовірність відмови, доступність каналу та стійкість систем передавання інформації в складних погодних і аерозольних умовах. Окрему прикладну значущість такий підхід має для мультиспектральних систем позиціонування, у яких передавання координатної, навігаційної або службової інформації здійснюється не одним монохроматичним каналом, а сукупністю спектрально-рознесених випромінювальних каналів видимого, ближнього інфрачервоного або ультрафіолетового діапазонів. У таких системах атмосферне середовище виступає не лише як пасивний канал ослаблення сигналу, а як спектрально-селективний фактор, що визначає співвідношення сигнал/шум, дальність виявлення, стабільність кодування та точність визначення напрямку на оптичний передавач.

Ключові слова: атмосферні оптичні лінії зв'язку (АОЛЗ), free space optics (FSO), моделі розповсюдження світла, оптичне пропускання, атмосфера, аерозолі, дисперсні середовища, мультиспектральні системи позиціонування, туман, дощ, пил, розсіяння Мі, рівняння переносу випромінювання, видимість, екстинкція.

Back / Повернутися