La propagación de creencias (BP) se utiliza ampliamente para resolver el problema de localización cooperativa debido a su excelente rendimiento y estructura distribuida natural de implementación. Para una red de agentes móviles, su grafo de factores inevitablemente se encuentra con bucles. En este caso, el algoritmo BP se vuelve iterativo y solo puede proporcionar una función de densidad de probabilidad marginal aproximada de la estimación con un número finito de iteraciones. Proponemos un algoritmo BP de estado aumentado para redes de agentes móviles para mitigar el efecto de los bucles. Al realizar la ampliación del estado, los mensajes en el grafo de factores realmente se permitirán propagarse hacia atrás, lo que reduce el número de bucles en el grafo de factores, aumenta la información disponible de los agentes y, por lo tanto, beneficia a la localización. Los resultados experimentales demuestran el mejor rendimiento del algoritmo propuesto sobre el método BP original.