La precisión relativa de posicionamiento entre dos dispositivos depende de las mediciones de rango precisas. La tecnología de banda ultra ancha (UWB) es una de las tecnologías populares y ampliamente utilizadas para lograr una precisión a nivel de centímetros en la medición de rango. Sin embargo, entornos interiores difíciles, problemas de multipertrazado, reflejos y sesgos debido al retardo de la antena degradan el rendimiento de la medición de rango en escenarios de línea de visión (LOS) y no línea de visión (NLOS). Este artículo propone un método eficiente y robusto para mitigar el error de medición de rango en condiciones LOS y NLOS mediante la combinación de la última tecnología de inteligencia artificial. Se propone una función no lineal mejorada con GP para mitigar el sesgo de rango en escenarios LOS. Además, la identificación NLOS basada en la ventana deslizante y el método Bayesian Conv-BLSTM se utiliza para mitigar el error de rango debido a las condiciones no línea de visión. Se propone un módulo de atención espacial-temporal novedoso para mejorar el rendimiento del modelo propuesto. También se introduce un método de estimación de incertidumbre epistémica y aleatoria para determinar la robustez del modelo propuesto ante la variabilidad del entorno. Además, se utilizan métodos de promedio móvil y eliminación min-max para minimizar la desviación estándar en las mediciones de rango en ambos escenarios. Experimentación extensiva con diferentes configuraciones y ajustes ha demostrado la efectividad de nuestra metodología y ha demostrado la viabilidad de nuestra robusta mitigación de error de rango UWB para escenarios LOS y NLOS.