Məlumatların emalının müxtəlif üsullarına görə, informasiya birləşmə sisteminin üç arxitekturası var: paylanmış, mərkəzləşdirilmiş və hibrid.

1) Paylanmış: Birincisi, müstəqil sensorlar tərəfindən əldə edilən orijinal məlumatlar yerli olaraq emal edilir, sonra nəticələr yekun nəticələri əldə etmək üçün ağıllı optimallaşdırma və birləşmə üçün məlumat birləşmə mərkəzinə göndərilir. Distributed rabitə ötürmə qabiliyyətinə, sürətli hesablama sürətinə, yaxşı etibarlılığa və davamlılığa aşağı tələbata malikdir, lakin izləmə dəqiqliyi mərkəzləşdirilmişdən xeyli azdır. Paylanmış birləşmə strukturu əks əlaqə ilə paylanmış birləşmə strukturuna və əks əlaqə olmadan paylanmış birləşmə quruluşuna bölünə bilər.

2) Mərkəzləşdirmə: Mərkəzləşdirmə hər bir sensor tərəfindən əldə edilən xam məlumatları real vaxt rejimində birləşməni həyata keçirə bilən qaynaşma emal üçün birbaşa mərkəzi prosessora göndərir. Onun məlumatların emalının dəqiqliyi yüksəkdir və alqoritmi çevikdir, lakin onun çatışmazlıqları prosessor üçün yüksək tələblər, aşağı etibarlılıq və böyük məlumat həcmidir, buna görə də həyata keçirmək çətindir;

3) Hibrid: Hibrid çoxsensorlu məlumat birləşməsində bəzi sensorlar mərkəzləşdirilmiş birləşmə rejimini, qalanları isə paylanmış qaynaşma rejimini qəbul edir. Hibrid birləşmə çərçivəsi güclü uyğunlaşma qabiliyyətinə malikdir, mərkəzləşdirilmiş birləşmənin və paylamanın üstünlüklərini nəzərə alır və güclü sabitliyə malikdir. Hibrid birləşmə rejiminin strukturu ilk iki qaynaşma rejiminə nisbətən daha mürəkkəbdir ki, bu da rabitə və hesablama xərclərini artırır.

Kalman filtri (KF)

Kalman filtri ilə məlumatların işlənməsi prosesi ümumiyyətlə proqnozlaşdırma və düzəlişdir. Bu, təkcə sadə və konkret alqoritm deyil, həm də çox sensorlu informasiya sintezi texnologiyası rolunda çox faydalı sistem emal sxemidir. Əslində, bu, bir çox sistemlərin informasiya məlumatlarını emal etmək üsullarına bənzəyir. Riyazi iterativ rekursiv hesablama vasitəsi ilə əridilmiş verilənlər üçün effektiv statistik optimal qiymətləndirməni təmin edir, lakin o, az saxlama yeri və hesablama tələb edir, ona görə də məlumatların işlənməsi sahəsi və sürəti məhdud olan mühit üçün uyğundur. KF iki növə bölünə bilər: paylanmış Kalman filtri (DKF) və uzadılmış Kalman filtri (EKF). DKF məlumatların birləşməsini tamamilə qeyri-mərkəzləşdirə bilər, EKF isə məlumatların işlənməsi səhvlərinin və qeyri-sabitliyin informasiya birləşməsi prosesinə təsirini effektiv şəkildə aradan qaldıra bilər.