Una red distribuida de múltiples vehículos aéreos no tripulados (VANT) equipados con radar bistático pasivo aéreo (RBPA) puede formar una red de detección pasiva a través de tecnología de redes cooperativas, un novedoso sistema de detección de advertencia temprana pasiva. Su rendimiento de seguimiento de múltiples objetivos tiene un impacto significativo en la conciencia situacional del área de detección. Este artículo propone un algoritmo de control de optimización conjunta de múltiples sensores pasivos basado en conmutación adaptativa a la tarea, con el objetivo de abordar el impacto del campo de visión (FOV) limitado de los sensores de los VANT en el rendimiento de seguimiento de múltiples objetivos en redes de RBPA. En primer lugar, para un nodo de VANT único, se selecciona el filtro de Poisson etiquetado Multi-Bernoulli (PLMB) como el filtro local de cada nodo, con el objetivo de obtener de manera independiente la densidad de múltiples objetivos localmente. Posteriormente, se emplea la regla de fusión de promedio aritmético de consenso para abordar el problema de fusión de densidad de múltiples sensores en redes de RBPA. Esto permite la adquisición de la densidad global de múltiples objetivos y las trayectorias de múltiples objetivos de la red. El mecanismo de conmutación adaptativa a la tarea de los nodos se construye además sobre el proceso de decisión de Markov parcialmente observable (POMDP), y se derivan las funciones objetivo para que el VANT realice la tarea de búsqueda y la tarea de seguimiento, respectivamente, basándose en la entropía diferencial. Finalmente, se elabora un algoritmo de control de optimización conjunta de múltiples nodos. El experimento de simulación demuestra que el algoritmo propuesto es capaz de controlar de manera efectiva múltiples nodos para resolver el problema de búsqueda y seguimiento de múltiples objetivos cuando el FOV del nodo es limitado. Esto mejora aún más la capacidad de seguimiento y fusión de múltiples objetivos de la red distribuida de RBPA.