En las últimas décadas, el creciente empleo de vehículos aéreos no tripulados (VANT) en aplicaciones civiles ha destacado el potencial de las misiones coordinadas de múltiples aeronaves. Este enfoque ofrece ventajas en términos de rentabilidad, flexibilidad operativa y tasas de éxito en las misiones, particularmente en escenarios complejos como operaciones de búsqueda y rescate, monitoreo ambiental y vigilancia. Sin embargo, lograr una conciencia situacional global, aunque esencial, representa un desafío significativo debido a las limitaciones computacionales y de comunicación. Este documento propone una técnica de Estimación de Horizonte Móvil Distribuido (EHMD) que integra la teoría del consenso y la Estimación de Horizonte Móvil para optimizar la eficiencia computacional, minimizar los requisitos de comunicación y mejorar la robustez del sistema. El marco propuesto de EHMD se aplica a una formación de VANT realizando detección y seguimiento de objetivos en entornos desafiantes. Proporciona una arquitectura completamente distribuida que permite a los VANT estimar la posición y velocidad de otros miembros de la flota mientras detectan simultáneamente objetivos estáticos y dinámicos. La efectividad de la técnica se demuestra mediante varias simulaciones numéricas, incluyendo un análisis de sensibilidad en profundidad de los parámetros clave del algoritmo, como la topología de la red de la flota y las iteraciones de consenso, así como la evaluación de la robustez frente a fallos de nodos y pérdidas de información.