Este documento presenta un nuevo algoritmo de filtrado, banco de filtros de filtro de Kalman extendido conmutado (SEKFB), para la localización en interiores utilizando redes de sensores inalámbricos. SEKFB supera el problema de la covarianza de ruido de proceso incierto que surge al utilizar el modelo de movimiento de velocidad constante para la localización en interiores. En el algoritmo SEKFB, varios filtros de Kalman extendidos (EKF) se ejecutan en paralelo utilizando un conjunto de hipótesis de covarianza, y la salida más probable obtenida de los EKF se selecciona utilizando la evaluación de la distancia de Mahalanobis. Las simulaciones demostraron que el SEKFB puede proporcionar una localización precisa y confiable sin la selección cuidadosa de la covarianza de ruido de proceso.