La red de sensores pasivos inalámbricos (PWSN) requiere una alta precisión para la gestión de la red. La energía recolectada del sensor pasivo se modula como datos de alcance y la posición se deriva en consecuencia. Por lo tanto, la transferencia de energía inalámbrica (WPT) es un factor dominante para dicha localización. Con la ayuda de la superficie reconfigurable inteligente (IRS), la eficiencia de WPT puede mejorar significativamente. En este documento, proponemos la matriz de información de Fisher (FIM) y el límite inferior de Cramér-Rao (CRLB) como modelo de análisis de la localización de PWSN. Demostramos los impactos de la modulación de fase de IRS en el rendimiento de localización. Basándonos en nuestro análisis, desarrollamos un algoritmo de aproximación y un algoritmo genético para controlar las fases de IRS. Luego, la precisión de localización de PWSN puede mejorarse aún más. Los resultados de la simulación demuestran que la modulación de fase basada en GA puede lograr una localización altamente precisa para PWSN utilizando IRS.