Prema različitim metodama obrade podataka, postoje tri arhitekture sistema fuzije informacija: distribuirana, centralizovana i hibridna.

1) Distribuirano: Prvo, originalni podaci dobijeni nezavisnim senzorima se obrađuju lokalno, a zatim se rezultati šalju u centar za fuziju informacija radi inteligentne optimizacije i kombinacije kako bi se dobili konačni rezultati.Distribuirani ima malu potražnju za komunikacijskim propusnim opsegom, brzu brzinu proračuna, dobru pouzdanost i kontinuitet, ali je tačnost praćenja daleko manja od one centralizirane.Distribuirana fuzijska struktura može se podijeliti na distribuiranu fuzijsku strukturu sa povratnom spregom i distribuiranu fuzijsku strukturu bez povratne informacije.

2) Centralizacija: Centralizacija šalje sirove podatke dobijene od svakog senzora direktno u centralni procesor za fuzionu obradu, koji može realizovati fuziju u realnom vremenu.Njegova tačnost obrade podataka je visoka i algoritam je fleksibilan, ali su mu nedostaci visoki zahtevi za procesorom, niska pouzdanost i veliki obim podataka, pa ga je teško realizovati;

3) Hibrid: U hibridnom multi-senzorskom informacijskom fuzijskom okviru, neki senzori usvajaju centralizovani režim fuzije, a ostali prihvataju distribuirani režim fuzije.Okvir hibridne fuzije ima snažnu prilagodljivost, uzima u obzir prednosti centralizirane fuzije i distribucije i ima jaku stabilnost.Struktura hibridnog načina fuzije je složenija od strukture prva dva načina fuzije, što povećava troškove komunikacije i proračuna.

Kalman filter (KF)

Proces obrade informacija Kalmanovim filterom je općenito predviđanje i korekcija.To nije samo jednostavan i konkretan algoritam, već i vrlo korisna šema za procesiranje sistema u ulozi tehnologije fuzije informacija sa više senzora.U stvari, to je slično mnogim sistemskim metodama obrade informacijskih podataka.Pruža efikasnu statističku optimalnu procjenu spojenih podataka pomoću matematičkog iterativnog rekurzivnog izračunavanja, ali zahtijeva malo prostora za skladištenje i proračun, tako da je pogodan za okruženje sa ograničenim prostorom i brzinom obrade podataka.KF se može podijeliti u dva tipa: distribuirani Kalmanov filter (DKF) i prošireni Kalmanov filter (EKF).DKF može fuziju podataka učiniti potpuno decentralizovanom, dok EKF može efikasno prevazići uticaj grešaka u obradi podataka i nestabilnosti na proces fuzije informacija.