Además de los entornos al aire libre, los vehículos aéreos no tripulados (VANT) también tienen una amplia gama de aplicaciones en entornos interiores. El entorno interior, complejo y cambiante, y el espacio relativamente pequeño hacen que la localización de los VANT en interiores sea más difícil y urgente. En este artículo se propone un método innovador de localización 3D para VANT en interiores utilizando una red generativa adversarial de Wasserstein (WGAN) y un mapa de huellas dactilares pseudo (PFM). El objetivo principal es mejorar la precisión y robustez de la localización en entornos interiores complejos. El método propuesto integra cuatro algoritmos clásicos de localización por coincidencia con WGAN y PFM, demostrando mejoras significativas en la precisión de la localización. Los resultados de simulación muestran que tanto los algoritmos WGAN como PFM reducen significativamente los errores de localización y mejoran la adaptabilidad y robustez ambiental en entornos interiores simulados, tanto pequeños como grandes. Los hallazgos confirman la robustez y eficiencia del método propuesto en escenarios de localización interior en el mundo real. En el algoritmo de seguimiento basado en la unidad de medida inercial (IMU), al utilizar la base de datos de huellas dactilares de partículas iniciales gruesas y la base de datos de huellas dactilares procesada por el algoritmo WGAN para localizar el VANT, el error de localización de los cuatro algoritmos se reduce en un 30.3% en promedio. Después de utilizar el algoritmo PFM para la localización por coincidencia, el error de localización del VANT se reduce en un 28% en promedio.