Recientemente, los sistemas de localización interior basados en aprendizaje profundo han atraído la atención debido a su mayor rendimiento en comparación con los sistemas de localización interior tradicionales. Sin embargo, para lograr un rendimiento satisfactorio, los sistemas anteriores requieren grandes cantidades de datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo. Dado que obtener los datos suele ser una tarea tediosa, este requisito disuade el uso de enfoques de aprendizaje profundo. Para abordar este problema, proponemos una técnica mejorada de aumento de datos basada en los valores de indicación de la fuerza de la señal recibida (RSSI) para sistemas de posicionamiento interior por huella digital. La técnica se implementa utilizando valores de RSSI disponibles en un punto de referencia, y a diferencia de las técnicas existentes, imita las señales de RSSI que varían constantemente. Con esta técnica, el método propuesto logra una precisión de prueba del 95.26% en la simulación de laboratorio y del 94.59% en un entorno en tiempo real, y el error de ubicación promedio es tan bajo como 1.45 y 1.60 m, respectivamente. El método muestra un rendimiento superior en comparación con un método de aumento de datos existente. En particular, la técnica de aumento de datos se puede aplicar independientemente del algoritmo de posicionamiento utilizado.