Este documento propone un marco de reducción de errores en la estimación de distancias para mejorar la precisión de la localización de nodos en tierra en entornos urbanos utilizando un vehículo aéreo no tripulado (VANT) y mediciones de pérdida de trayectoria. El objetivo principal del marco es limitar los errores de estimación de distancias que surgen de inexactitudes inherentes en las mediciones de pérdida de trayectoria. Primero se aplica un algoritmo de agrupamiento k-means para identificar la región en la que se encuentra el nodo en tierra. Luego, se utiliza un enfoque analítico para seleccionar los puntos de paso del VANT. Además, se emplea un enfoque de suavizado exponencial basado en la media para refinar las mediciones de pérdida de trayectoria de los puntos de paso seleccionados y mitigar los efectos de los componentes de múltiples trayectorias que introducen errores significativos en la estimación de distancias. Finalmente, se emplean dos estimadores, uno basado en máxima verosimilitud (ML) y otro basado en relajación de programación semidefinida (SDP), para estimar la ubicación del nodo en tierra, validando la efectividad del marco propuesto. Las evaluaciones utilizando datos de simulación de trazado de rayos demuestran una mejora notable en la precisión de localización. El marco propuesto limita efectivamente los errores de estimación de distancias y reduce significativamente los errores de localización en comparación con métodos convencionales no limitados. Además, ambos estimadores con el marco propuesto logran una precisión de localización comparable, destacando la capacidad del marco para abordar los desafíos clave en la localización basada en ML.