Prema različitim metodama obrade podataka, postoje tri arhitekture sistema za informiranje Fusion: distribuirani, centralizirani i hibridni.

1) Distribuirano: Prvo, originalni podaci koje su dobili samostalni senzori obrađuju se lokalno, a zatim se rezultati šalju u Fusion Center za informacije za inteligentnu optimizaciju i kombinaciju za dobijanje konačnih rezultata. Distribuirano ima malu potražnju za komunikacijskom širinom opsega, brzu izračunsku brzinu, dobru pouzdanost i kontinuitet, ali tačnost praćenja je daleko manja od one centralizirane. Distribuirana fuzijska struktura može se podijeliti u distribuiranu fuzijsku strukturu s povratnim informacijama i distribuiranom fuzijskom strukturom bez povratnih informacija.

2) Centralizacija: centralizacija šalje sirove podatke dobivene od strane svakog senzora direktno u središnji procesor za fuzijsku obradu, što može ostvariti fuziju u stvarnom vremenu. Njegova tačnost obrade podataka je visoka, a njen algoritam je fleksibilan, ali njegovi su nedostaci visoki zahtjevi za procesor, malu pouzdanost i veliku količinu podataka, tako da je teško realizirati;

3) Hybrid: U hibridnom multi-senzoru Information Fusion Fusion Fusion, neki senzori usvajaju centralizovani režim fuzije, a ostatak usvojen distribuiranog režima fuzije. Hibridni okvir fuzije ima snažnu prilagodljivost, uzima u obzir prednosti centralizirane fuzije i distribucije i ima snažnu stabilnost. Struktura hibridnog režima fuzije je složenija od one prve dvije moduse fuzije, što povećava troškove komunikacije i izračunavanja.

Kalman filter (KF)

Proces obrade informacija Kalman filtra je uglavnom predviđanje i ispravka. To nije samo jednostavan i betonski algoritam, već i vrlo korisna shema obrade sistema u ulozi tehnologije fuzije s više senzorskih informacija. U stvari, slično je mnogim metodama podataka o obradi podataka o obradi podataka. Omogućuje efikasnu statističku optimalnu procjenu za spojene spojeve matematičkim iterativnim rekurzivnim izračunom, ali zahtijeva malo prostora za pohranu i izračunavanje, tako da je pogodan za okoliš sa ograničenim prostorom i brzinom obrade podataka. KF se može podijeliti u dvije vrste: distribuirani kalman filter (DKF) i produžen kalman filter (EKF). DKF može učiniti da se podatkovna fuzija potpuno decentralizirana, dok EKF može učinkovito prevladati utjecaj grešaka obrade podataka i nestabilnost na proces fuzije informacija.