Különböző adatfeldolgozási módszerek szerint az információs fúziós rendszer három architektúrája van: elosztott, központosított és hibrid.

1) Elosztva: Először is, a független érzékelők által nyert eredeti adatokat helyben dolgozják fel, majd az eredményeket az Információs Fusion Centerbe küldjük az intelligens optimalizálás és a kombináció érdekében a végső eredmények elérése érdekében. Az elosztott elosztott a kommunikációs sávszélesség, a gyors számítási sebesség, a jó megbízhatóság és a folytonosság iránti igénye alacsony, de a nyomkövetési pontosság jóval kevesebb, mint a központosított. Az elosztott fúziós struktúra visszacsatolás nélkül elosztható az elosztott fúziós struktúrára, visszajelzéssel és elosztott fúziós struktúrával.

2) Centralization: A központosítás az egyes érzékelők által kapott nyers adatokat közvetlenül a központi processzorhoz továbbítja a fúziós feldolgozás céljából, amely megvalósíthatja a valós idejű fúziót. Adatfeldolgozási pontossága magas, algoritmusa rugalmas, de hátrányai magas követelmények a processzorra, az alacsony megbízhatóságra és a nagy adatmennyiségre, ezért nehéz megvalósítani;

3) Hibrid: A hibrid multi-érzékelő fúziós keretrendszerben egyes érzékelők központosított fúziós módot fogadnak el, a többi pedig elosztott fúziós módot alkalmaz. A hibrid fúziós keret erős alkalmazkodóképességgel rendelkezik, figyelembe veszi a központosított fúzió és eloszlás előnyeit, és erős stabilitással rendelkezik. A hibrid fúziós mód felépítése bonyolultabb, mint az első két fúziós üzemmód, ami növeli a kommunikáció és a számítás költségeit.

Kalman szűrő (KF)

Az információfeldolgozási folyamat a Kalman szűrő által általában előrejelzés és korrekció. Ez nem csak egy egyszerű és konkrét algoritmus, hanem egy nagyon hasznos rendszerfeldolgozási séma is a multi-érzékelő információs fúziós technológia szerepében. Valójában ez hasonló a rendszer számos rendszerének feldolgozásához. Matematikai iteratív rekurzív számítással hatékony statisztikai optimális becslést nyújt a megolvasztott adatokhoz, de kevés tárolóhelyet és számítást igényel, így alkalmas a korlátozott adatfeldolgozási hely és sebességgel rendelkező környezet számára. A KF két típusra osztható: elosztott Kalman szűrő (DKF) és kiterjesztett Kalman szűrő (EKF). A DKF az adatok fúzióját teljesen decentralizáltsák, míg az EKF hatékonyan képes legyőzni az adatfeldolgozási hibák és az instabilitás hatását az információk fúziós folyamatára.