RF 레인 징 기술 들 ( 예 를 들 어 , 초광대역 ( UWB ) ) 은 10 - cm 레인 징 정확도 를 제공 하 고 , 더 작 은 안테나 들 을 가질 수 있 고 , 중간자 공격 에 대해 더 복원력 이 있 다 . 그러나 , 이 들 은 자동차 차체 , 인근 물체 들 , 및 인체 로 인한 신호 감쇠 , 지연 , 및 다중 경로 에 취약 할 수 있 다 . 이러 한 효과 들 은 위치 추정 치 들 에서 의 부 정확도 를 야기 하 여 , RF - 기반 시스템 의 전반 적 인 성능 및 실용 성 을 저하 시킬 수 있 다 . 또한 , 모바일 디바이스 는 더 작 거나 더 적 은 코일 들 ( 자기 안테나 들 ) 을 가질 수 있 으며 , 이 는 LF 시스템 을 통해 더 약한 , 더 적 은 , 그리고 / 또는 덜 정확 한 측정치 들 을 야기 할 수 있 다 . 실시 예 들 은 그러 한 문제 들 을 극복 하 기 위해 기계 학습 모델 을 사용 할 수 있 다 .