Farklı veri işleme yöntemlerine göre, bilgi birleştirme sisteminin üç mimarisi vardır: dağıtılmış, merkezi ve hibrit.

1) Dağıtılmış: Öncelikle bağımsız sensörler tarafından elde edilen orijinal veriler yerel olarak işlenir ve ardından nihai sonuçların elde edilmesi için akıllı optimizasyon ve kombinasyon için sonuçlar bilgi füzyon merkezine gönderilir. Dağıtılmış iletişim bant genişliği talebi düşüktür, hesaplama hızı yüksektir, güvenilirlik ve süreklilik iyidir, ancak izleme doğruluğu merkezi olanınkinden çok daha azdır. Dağıtılmış füzyon yapısı, geri beslemeli dağıtılmış füzyon yapısı ve geri beslemesiz dağıtılmış füzyon yapısı olarak ikiye ayrılabilir.

2) Merkezileştirme: Merkezileştirme, her bir sensör tarafından elde edilen ham verileri, gerçek zamanlı füzyon gerçekleştirebilen füzyon işlemi için doğrudan merkezi işlemciye gönderir. Veri işleme doğruluğu yüksektir ve algoritması esnektir, ancak dezavantajları işlemci için yüksek gereksinimler, düşük güvenilirlik ve büyük veri hacmidir, bu nedenle gerçekleştirilmesi zordur;

3) Hibrit: Hibrit çok sensörlü bilgi füzyon çerçevesinde, bazı sensörler merkezi füzyon modunu benimser, geri kalanı ise dağıtılmış füzyon modunu benimser. Hibrit füzyon çerçevesi güçlü bir uyarlanabilirliğe sahiptir, merkezi füzyon ve dağıtımın avantajlarını hesaba katar ve güçlü bir stabiliteye sahiptir. Hibrit füzyon modunun yapısı ilk iki füzyon moduna göre daha karmaşıktır, bu da iletişim ve hesaplama maliyetini artırır.

Kalman filtresi (KF)

Kalman filtresinin bilgi işleme süreci genel olarak tahmin ve düzeltme şeklindedir. Bu sadece basit ve somut bir algoritma değil, aynı zamanda çoklu sensörlü bilgi füzyon teknolojisi rolünde çok kullanışlı bir sistem işleme şemasıdır. Aslında birçok sistemin bilgi verilerini işleme yöntemlerine benzer. Matematiksel yinelemeli yinelemeli hesaplama yoluyla birleştirilmiş veriler için etkili bir istatistiksel optimal tahmin sağlar, ancak çok az depolama alanı ve hesaplama gerektirir, dolayısıyla sınırlı veri işleme alanı ve hızı olan ortamlar için uygundur. KF iki türe ayrılabilir: dağıtılmış Kalman filtresi (DKF) ve genişletilmiş Kalman filtresi (EKF). DKF, veri füzyonunu tamamen merkezi olmayan hale getirebilirken EKF, veri işleme hatalarının ve kararsızlığın bilgi füzyon süreci üzerindeki etkisinin etkili bir şekilde üstesinden gelebilir.