Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) tienen un potencial significativo para diversas aplicaciones en interiores, como mapeo, vigilancia, navegación y operaciones de búsqueda y rescate. Sin embargo, el posicionamiento en interiores es un desafío importante para los VANT, debido a la falta de señales GPS y la complejidad de los entornos interiores. Por lo tanto, este estudio tuvo como objetivo desarrollar un esquema de posicionamiento tridimensional (3D) en interiores basado en Wi-Fi, adaptado a entornos de variación temporal, que involucra el movimiento humano y las incertidumbres en los estados de los dispositivos inalámbricos. Específicamente, establecimos un innovador sistema de posicionamiento 3D en interiores para satisfacer las demandas de localización de los VANT en entornos interiores. Se desarrolló una base de datos de posicionamiento 3D en interiores utilizando un clasificador de aprendizaje profundo, lo que permite el posicionamiento 3D a través de la tecnología Wi-Fi. Además, mediante una integración pionera del reconocimiento de huellas dactilares en la tecnología de posicionamiento inalámbrico, mejoramos la precisión y fiabilidad del posicionamiento en interiores a través de un análisis detallado y un proceso de aprendizaje de las características de la señal Wi-Fi. Se diseñaron dos casos de prueba (Caso 1 y Caso 2) con intervalos de altura de posicionamiento de 0.5 m y 0.8 m, respectivamente, correspondientes a la altura de la escena de prueba para la simulación y prueba de posicionamiento. Con un margen de error de 4 m, las precisiones de simulación para la dimensión (X,Y) alcanzaron el 94.08% (Caso 1) y el 94.95% (Caso 2). Cuando el margen de error fue de 0 m, las mayores precisiones de simulación para la dimensión H fueron del 91.84% (Caso 1) y del 93.61% (Caso 2). Además, se llevaron a cabo 40 experimentos de posicionamiento en tiempo real en la dimensión (X,Y,H). En el Caso 1, las tasas promedio de éxito de posicionamiento fueron del 50.8% (Margen-0), 72.9% (Margen-1) y 81.4% (Margen-2), y los valores correspondientes para el Caso 2 fueron del 52.4%, 74.5% y 82.8%, respectivamente. Los resultados demostraron que el método propuesto puede facilitar el posicionamiento 3D en interiores basado únicamente en tecnologías Wi-Fi.