Un sistema de localización es esencial para proporcionar información de posición crucial en varias aplicaciones, como el almacenamiento tridimensional (3D), las ciudades inteligentes, el control de vehículos aéreos no tripulados (UAV) y otros servicios que dependen en gran medida de una localización precisa. Sin embargo, la transmisión de señales inalámbricas puede ser afectada por diversos factores ambientales, lo que lleva a una disminución de la precisión en la determinación de la localización en escenarios que involucran múltiples trayectorias de señal, situaciones sin línea de visión (NLOS) y diferentes tipos de interferencia. En algunos casos, esto puede hacer que el sistema de localización no sea adecuado para aplicaciones posteriores. Para mejorar la precisión de la localización, proponemos un método de localización 3D utilizando una estrategia de selección de optimización. Con este método, realizamos las siguientes innovaciones: (1) Utilizamos una evaluación de puntos característicos para minimizar el impacto negativo de NLOS. (2) A través de la evaluación inversa y la selección óptima de estimaciones de distancia, obtenemos un resultado de localización más preciso. En más detalle, nuestro enfoque implementa una estrategia específica para la estimación de distancia, seguida de la definición de los puntos característicos dentro del campo de localización y la selección del más optimizado. Posteriormente, utilizando los puntos característicos elegidos, evaluamos la calidad de las distancias en reversa. Luego seleccionamos los resultados de estimación de distancia adecuados para cálculos de localización adicionales. En última instancia, mediante la aplicación de la técnica de localización 3D propuesta, logramos un resultado de localización altamente preciso. Realizamos simulaciones y experimentos para evaluar el sistema de localización presentado. Más específicamente, en comparación con ciertas estrategias, mejoramos la precisión de la localización en un 58.33% y un 43.83% utilizando la estrategia de selección. En comparación con otros métodos, mejoramos la precisión de la localización del 17.94% al 32.54%. Los resultados de estas evaluaciones demuestran que nuestro método mejora significativamente la precisión de la localización 3D.