La investigación de la localización y seguimiento de objetivos siempre es un problema notable en la aplicación de la tecnología de redes de sensores inalámbricos (WSNs). Hay muchos tipos de investigaciones y aplicaciones de localización y seguimiento de objetivos, como el Ángulo de Llegada (AOA), el Tiempo de Llegada (TOA) y la Diferencia de Tiempo de Llegada (TDOA). La precisión de localización de objetivos para TOA, TDOA y AOA es mejor que RSS. Sin embargo, los dispositivos requeridos en TOA, TDOA y AOA son más caros que RSS. Además, la complejidad computacional de TOA, TDOA y AOA es también más complicada que RSS. Este documento utiliza un algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) con el modelo de canal de índice de fuerza de señal recibida (RSSI) para la localización y seguimiento de objetivos en interiores. El rendimiento de ocho combinaciones de métodos diferentes de puntos aleatorios o regulares, pesos fijos o adaptativos, y el método de segmentación de región (RSM) propuesto en este documento para la localización y seguimiento de objetivos se investiga para el número de partículas en el algoritmo PSO con 12, 24, 52, 72 y 100. Los resultados de la simulación muestran que el método RSM propuesto puede reducir el número de partículas utilizadas en el algoritmo PSO y mejorar la velocidad de posicionamiento y seguimiento sin afectar la precisión de la localización y seguimiento de objetivos. El tiempo promedio total de localización para la localización y seguimiento de objetivos con el método RSM puede reducirse en un 48.95% y un 34.14%, respectivamente, y la precisión promedio del seguimiento de objetivos alcanza hasta un 93.09%.