Podle různých metod zpracování dat existují tři architektury systému informačního fúze: distribuované, centralizované a hybridní.

1) Distribuováno: Nejprve jsou původní data získaná nezávislými senzory zpracovávána lokálně a výsledky jsou odeslány do Informačního fúzního centra pro inteligentní optimalizaci a kombinaci, aby se dosáhly konečných výsledků. Distribuovaná má nízkou poptávku po šířce pásma komunikace, rychlou rychlost výpočtu, dobrou spolehlivost a kontinuitu, ale přesnost sledování je mnohem menší než centralizovaná. Distribuovaná fúzní struktura lze rozdělit do distribuované fúzní struktury se zpětnou vazbou a distribuovanou fúzní strukturou bez zpětné vazby.

2) Centralizace: Centralizace posílá surová data získaná každým senzorem přímo do centrálního procesoru pro zpracování fúze, což může realizovat fúzi v reálném čase. Přesnost zpracování dat je vysoká a jeho algoritmus je flexibilní, ale jeho nevýhody jsou vysoké požadavky na procesor, nízkou spolehlivost a velký objem dat, takže je obtížné si to realizovat;

3) Hybrid: V rámci hybridního vícesenzorového informačního fúzního frameworku některé senzory přijímají centralizovaný fúzní režim a zbytek přijímá distribuovaný fúzní režim. Hybridní fúzní rámec má silnou přizpůsobivost, bere v úvahu výhody centralizované fúze a distribuce a má silnou stabilitu. Struktura hybridního fúzního režimu je komplikovanější než struktura prvních dvou fúzních režimů, což zvyšuje náklady na komunikaci a výpočet.

Kalman Filter (KF)

Proces zpracování informací pomocí Kalmanova filtru je obecně predikce a korekce. Nejedná se jen o jednoduchý a konkrétní algoritmus, ale také velmi užitečný schéma zpracování systému v roli technologie fúzní fúze s více senzory. Ve skutečnosti je to podobné metodám zpracování informačních dat mnoha systémů. Poskytuje efektivní statistický optimální odhad pro fúzovaná data pomocí matematického iteračního rekurzivního výpočtu, ale vyžaduje jen malý úložný prostor a výpočet, takže je vhodný pro prostředí s omezeným prostorem a rychlostí zpracování dat. KF lze rozdělit do dvou typů: distribuovaný Kalman Filter (DKF) a rozšířený Kalman Filter (EKF). DKF může způsobit, že fúze dat zcela decentralizovala, zatímco EKF může účinně překonat vliv chyb zpracování dat a nestabilitu na proces fúze informací.