Podle různých metod zpracování dat existují tři architektury systému fúze informací: distribuovaná, centralizovaná a hybridní.

1) Distribuováno: Nejprve se lokálně zpracují původní data získaná nezávislými senzory a poté se výsledky pošlou do informačního fúzního centra pro inteligentní optimalizaci a kombinaci pro získání konečných výsledků. Distributed má nízké nároky na komunikační šířku pásma, vysokou rychlost výpočtů, dobrou spolehlivost a kontinuitu, ale přesnost sledování je mnohem menší než u centralizovaného. Strukturu distribuované fúze lze rozdělit na strukturu distribuované fúze se zpětnou vazbou a strukturu distribuované fúze bez zpětné vazby.

2) Centralizace: Centralizace odesílá nezpracovaná data získaná každým senzorem přímo do centrálního procesoru pro zpracování fúze, který může realizovat fúzi v reálném čase. Jeho přesnost zpracování dat je vysoká a jeho algoritmus flexibilní, ale jeho nevýhodou jsou vysoké požadavky na procesor, nízká spolehlivost a velký objem dat, takže je obtížně realizovatelný;

3) Hybridní: V rámci hybridního multisenzorového informačního fúzního rámce některé senzory používají centralizovaný fúzní režim a ostatní přebírají distribuovaný fúzní režim. Rámec hybridní fúze má silnou adaptabilitu, bere v úvahu výhody centralizované fúze a distribuce a má silnou stabilitu. Struktura hybridního fúzního módu je složitější než struktura prvních dvou fúzních módů, což zvyšuje náklady na komunikaci a výpočty.

Kalmanův filtr (KF)

Proces zpracování informací Kalmanovým filtrem je obecně predikce a korekce. Nejde jen o jednoduchý a konkrétní algoritmus, ale také o velmi užitečné schéma systémového zpracování v roli multisenzorové informační fúzní technologie. Ve skutečnosti je to podobné metodám mnoha systémů zpracování informačních dat. Poskytuje efektivní statistický optimální odhad pro fúzovaná data pomocí matematického iterativního rekurzivního výpočtu, ale vyžaduje malý úložný prostor a výpočet, takže je vhodný pro prostředí s omezeným prostorem a rychlostí zpracování dat. KF lze rozdělit na dva typy: distribuovaný Kalmanův filtr (DKF) a rozšířený Kalmanův filtr (EKF). DKF může fúzi dat zcela decentralizovat, zatímco EKF může účinně překonat vliv chyb a nestability zpracování dat na proces fúze informací.