A különböző adatfeldolgozási módszerek szerint az információfúziós rendszernek három architektúrája van: elosztott, központosított és hibrid.

1) Elosztott: Először a független érzékelők által nyert eredeti adatokat helyben dolgozzák fel, majd az eredményeket elküldik az információs fúziós központba intelligens optimalizálás és kombinálás céljából, hogy megkapják a végső eredményeket. A Distributed nem igényel kommunikációs sávszélességet, gyors számítási sebességet, jó megbízhatóságot és folytonosságot, de a követési pontosság sokkal kisebb, mint a központosítotté. Az elosztott fúziós szerkezet felosztható visszacsatolásos elosztott fúziós struktúrára és visszacsatolás nélküli elosztott fúziós struktúrára.

2) Központosítás: A központosítás az egyes érzékelők által kapott nyers adatokat közvetlenül a központi processzorhoz küldi fúziós feldolgozás céljából, amely valós idejű fúziót valósíthat meg. Adatfeldolgozási pontossága nagy, algoritmusa rugalmas, hátránya viszont a processzorral szembeni magas követelmények, az alacsony megbízhatóság és a nagy adatmennyiség, így nehezen megvalósítható;

3) Hibrid: A hibrid többszenzoros információfúziós keretrendszerben egyes érzékelők központosított fúziós módot alkalmaznak, a többi pedig elosztott fúziós módot. A hibrid fúziós keret erős alkalmazkodóképességgel rendelkezik, figyelembe veszi a központosított fúzió és elosztás előnyeit, és erős stabilitással rendelkezik. A hibrid fúziós mód felépítése bonyolultabb, mint az első két fúziós módé, ami növeli a kommunikáció és a számítás költségeit.

Kalman szűrő (KF)

A Kalman-szűrő által végzett információfeldolgozás folyamata általában előrejelzés és korrekció. Ez nem csak egy egyszerű és konkrét algoritmus, hanem egy nagyon hasznos rendszerfeldolgozási séma is a többszenzoros információfúziós technológia szerepében. Valójában hasonló sok rendszer információs adatfeldolgozási módszeréhez. Matematikai iteratív rekurzív számítással hatékony statisztikai optimális becslést ad az egyesített adatokra, de kevés tárhelyet és számítást igényel, így alkalmas korlátozott adatfeldolgozási térrel és sebességgel rendelkező környezetbe. A KF két típusra osztható: elosztott Kalmán szűrő (DKF) és kiterjesztett Kalman szűrő (EKF). A DKF képes az adatfúziót teljesen decentralizálni, míg az EKF hatékonyan leküzdheti az adatfeldolgozási hibák és az instabilitás hatását az információfúzió folyamatára.