La implementación de un Sistema de Posicionamiento Interior (IPS) en un edificio residencial de tres plantas que utiliza señales WiFi, que también se pueden usar para rastrear movimientos interiores, se presenta en este estudio. El movimiento de los habitantes se monitorea a través de un teléfono inteligente Android detectando los indicadores de fuerza de señal recibida (RSSI) de los Puntos de Anclaje WiFi (APs). El movimiento interior se detecta mediante una estimación sucesiva de múltiples posiciones de un objetivo. Utilizando los algoritmos de K-Vecinos Más Cercanos (KNN) y Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), estas mediciones de RSSI se entrenan para estimar la posición de un objetivo interior. Además, se ha integrado el Agrupamiento Espacial Basado en Densidad de Aplicaciones con Ruido (DBSCAN) en el método PSO para eliminar los valores atípicos de posición estimados por RSSI del dispositivo móvil y mejorar aún más la precisión de la detección y monitoreo de posiciones interiores. También empleamos la Fuerza de Resonancia de Inversión Temporal (TRRS) como técnica de correlación como el tercer método de localización. Nuestros experimentos extensos y rigurosos cubren la influencia de diversas condiciones climáticas en la detección interior. Nuestros métodos de localización propuestos tienen precisiones máximas del 92%, 80% y 75% para TRRS, KNN y PSO + DBSCAN, respectivamente. Cada método también tiene una desviación aproximada de un metro, que es una corta distancia de nuestros objetivos.