La amplia aplicación de servicios basados en la ubicación (LBS) a través del uso de dispositivos móviles y redes inalámbricas ha traído consigo muchos desafíos críticos de privacidad. Para preservar la privacidad de ubicación de los usuarios, la mayoría de los mecanismos existentes de preservación de privacidad de ubicación (LPPM) modifican sus ubicaciones reales asociadas con diferentes seudónimos, lo que conlleva un costo ya sea en términos de consumo de recursos o calidad de servicio, o ambos. Sin embargo, hemos observado que el efecto del consumo de recursos no ha sido discutido en estudios existentes. En este artículo, presentamos los LPPM centrados en el usuario contra ataques de inferencia de ubicación, considerando tanto la calidad del servicio como las limitaciones de energía. Además, modelamos los mecanismos basados en precisión y en datos ficticios en el contexto de un marco LPPM existente, y también extendimos las soluciones de programación lineal aplicables a ellos. Este estudio nos permitió especificar los LPPM que disminuyeron la precisión de las ubicaciones expuestas o generaron ubicaciones ficticias de los usuarios. Con base en esto, evaluamos los efectos de protección de privacidad de la función de ofuscación de ubicación óptima contra la función de ataque de inferencia de un adversario utilizando conjuntos de datos de movilidad reales. Los resultados indican que los mecanismos basados en datos ficticios proporcionan una mejor privacidad de ubicación alcanzable bajo una combinación dada de calidad de servicio y limitaciones de energía, y una vez que se alcanza un cierto nivel de privacidad, tanto los mecanismos basados en precisión como los basados en datos ficticios solo perturban las ubicaciones expuestas. Los resultados de la evaluación también contribuyen a una mejor comprensión de las estrategias de diseño de LPPM y del mecanismo de evaluación en lo que respecta a la utilización de recursos del sistema y los requisitos de calidad de servicio.