La gestión de sensores es un tema de investigación crucial para el seguimiento multi-sensor multi-objetivo en redes de sensores inalámbricos (WSNs) con recursos limitados. El seguimiento solo de direcciones produce desafíos adicionales relacionados con una alta no linealidad y una baja observabilidad. Además, la eficiencia energética y el equilibrio energético deben ser considerados para la gestión de sensores en WSNs, lo que implica redes y transmisiones. Este artículo formula el problema de gestión de sensores en el marco del proceso de decisión de Markov parcialmente observable (POMDP) y utiliza el filtro multi-Bernoulli multi-objetivo equilibrado por cardinalidad (CBMeMBer) para el seguimiento. Se presenta un método de control de umbral para reducir el impacto en la precisión del seguimiento al utilizar mediciones solo de direcciones para la actualización secuencial. Además, se define un centro de divergencia de Cauchy-Schwarz para construir una nueva función objetivo para encontrar de manera eficiente el subconjunto óptimo de sensores a través de la optimización de la inteligencia de enjambre. Esto también es propicio para el agrupamiento dinámico para la eficiencia energética y el equilibrio energético de la red. Los resultados de la simulación ilustran que la solución propuesta puede lograr un buen rendimiento de seguimiento con menos energía, y especialmente que puede equilibrar eficazmente el consumo de energía de la red y prolongar la vida útil de la red.