La huella digital de WiFi es un método de posicionamiento en interiores con la llegada de la amplia implementación de WiFi y el Internet de las cosas. Sin embargo, el posicionamiento basado en huellas dactilares de WiFi tiene problemas de falta de coincidencia, señal inestable y precisión limitada. Con el objetivo de abordar estos problemas, este artículo propone un algoritmo de fusión que combina WiFi y navegación inercial de peatones (PDR). En primer lugar, se utiliza el modelo de optimización de enjambre de partículas (PSO) para optimizar los vecinos más cercanos ponderados (WKNN) en la parte de WiFi. Además, se utiliza el algoritmo de optimización de artemisinina (AO) para optimizar el filtro de partículas (PF) y mejorar el efecto de fusión de WiFi y PDR. Finalmente, para validar completamente el rendimiento de localización del algoritmo propuesto, diseñamos experimentos que involucran dos escenarios con cuatro gestos de teléfono inteligente: llamada, balanceo, en la mano y en el bolsillo. Los resultados experimentales indican de manera inequívoca que el error de posicionamiento del algoritmo AO-PSO-PF es menor que el de otros algoritmos, incluidos PDR, WiFi, PF, APF y FPF. Los errores de posicionamiento promedio para los dos experimentos son de 0.95 m y 1.42 m, respectivamente.