Beneficiándose de su simplicidad estructural y bajo costo, el sistema de navegación integrado inercial/rango es ampliamente utilizado en aplicaciones multiagente, particularmente en vehículos aéreos no tripulados (VANT). A medida que el despliegue de VANT en entornos complejos se vuelve más prevalente, la precisión en escenarios de observación escasa se ha vuelto cada vez más importante. En entornos sin acceso a satélites y con pocos anclajes, los métodos de filtrado tradicionales para la posicionamiento sufren de una efectividad deficiente debido a la falta de restricciones. Este artículo propone un método para mejorar la precisión de posicionamiento en tales entornos optimizando las salidas inerciales de cada VANT. El proceso de optimización se basa en las mediciones de rango entre los VANT y un único anclaje. Al resolver la función de optimización derivada utilizando la teoría bayesiana, se pueden obtener las salidas inerciales optimizadas de los VANT. Estos datos inerciales optimizados se utilizan en lugar de las mediciones originales para la estimación de posición en el filtro, lo que resulta en un rendimiento mejorado. Simulaciones y experimentos en el mundo real validan que el método propuesto puede mejorar la precisión de posicionamiento de los VANT en entornos de un solo anclaje, superando el rendimiento de un único optimizador o filtro. Además, las posiciones estimadas por agentes cooperativos demuestran una mayor precisión que las estimadas por agentes individuales, ya que se incorporan más mediciones de rango.