El problema con la proximidad es que solo toma la información de ubicación de un receptor, por lo que es difícil dar una ubicación muy precisa del propio dispositivo. La única forma de aumentar la precisión con este método es agregar más nodos que midan los dispositivos. Lo bueno de este método es que funciona bien en ambientes interiores, donde tiene muchos objetos que pueden interponerse en su camino y le causan dificultades para estimar la ubicación de un dispositivo utilizando la estimación de distancia.
El problema con la estimación de la distancia es que asume que el mundo es plano y que no hay ningún objeto que bloquee las señales o que produzca trayectos múltiples, tal como lo mencioné con el método de proximidad. Si este fuera realmente el caso, la estimación de la distancia podría ser muy precisa con sus medidas, pero el mundo no es tan bueno para nosotros.
Así que a lo largo viene el análisis de escena. Esta es esencialmente una estimación de distancia, pero intenta superar los problemas que tienen las estimaciones de distancia pura. Para hacer esto tienes que entrenar al sistema lo que realmente está sucediendo en el mundo real. Así que pega dispositivos en ubicaciones conocidas y registra los resultados como si estuviera haciendo una estimación de distancia. Cuantos más puntos haga para esto, mejor podrá enseñar a un sistema a saber exactamente dónde se encuentra un dispositivo.
La forma en que se usan estos puntos de datos puede variar según el uso, pero casi siempre se usan en algún tipo de red neuronal. Para su caso, parece que están utilizando k-vecino más cercano. Esencialmente, lo que está haciendo es tomar los datos que se reciben, compararlos directamente con todos los puntos de muestra conocidos que recopiló y decir que la ubicación es la misma que la ubicación de un punto de datos de muestra conocido. Los sistemas más avanzados pueden predecir la ubicación basándose en el cálculo real de la distancia entre múltiples puntos de muestra.
Nunca he visto al vecino más cercano k, así que esto es un poco de conjetura sobre cómo se está aplicando aquí, pero espero haber podido proporcionar alguna idea de cuáles son los problemas con el análisis de distancia que están intentando superarse con el análisis de la escena.