Müxtəlif məlumatların işlənməsi metodlarına görə, məlumat istehza sisteminin üç memarlığı var: paylanmış, mərkəzləşdirilmiş və hibrid.

1) Əvvəlcə, müstəqil sensorlar tərəfindən əldə edilən orijinal məlumatlar yerli olaraq işlənir və nəticələr son nəticələr əldə etmək üçün ağıllı optimallaşdırma və birləşmə üçün məlumat Fusioner Mərkəzinə göndərilir. Paylanmış rabitə bant genişliyi, sürətli hesablama sürəti, yaxşı etibarlılıq və davamlılığı tələb edir, lakin izləmə dəqiqliyi mərkəzləşdirilmiş birinin daha azdır. Paylanmış qaynaşma quruluşu rəy və rəy olmadan rəy və yayılmış qaynaşma quruluşu ilə paylanmış qaynaşma quruluşuna bölünə bilər.

2) Mərkəzləşdirmə: Mərkəzləşdirmə, hər sensorun əldə etdiyi xam məlumatları birbaşa real vaxt füzyonunu həyata keçirə bilən Füzyon emalı üçün mərkəzi prosessora göndərir. Məlumatların işləmə dəqiqliyi yüksəkdir və alqoritmi çevikdir, lakin onun dezavantajları prosessor, aşağı etibarlılıq və böyük məlumat həcmi üçün yüksək tələblərdir, buna görə reallaşdırmaq çətindir;

3) Hybrid: Hibrid çox sensorlu məlumat füzyon çərçivəsində bəzi sensorlar mərkəzləşdirilmiş Füzyon rejimini qəbul edir və qalan hissəsi paylanmış Füzyon rejimi qəbul edir. Hibrid Fusion çərçivəsində güclü uyğunlaşma, mərkəzləşdirilmiş qaynaşma və paylamanın üstünlüklərini nəzərə alır və güclü sabitliyə malikdir. Hibrid Fusion rejiminin quruluşu, rabitə və hesablama xərcini artıran ilk iki qaynaşma rejimindən daha mürəkkəbdir.

Kalman filtri (kf)

Kalman filtri tərəfindən informasiya emalı prosesi ümumiyyətlə proqnoz və düzəlişdir. Bu, yalnız sadə və beton bir alqoritm deyil, həm də çox sensor məlumat fusion texnologiyası rolunda çox faydalı bir sistem emal sxemidir. Əslində, bir çox sistemin məlumat məlumatlarının işlənməsi üsullarına bənzəyir. Riyazi iterativ rekursiv hesablama vasitəsi ilə əridilmiş məlumatlar üçün effektiv statistik optimal bir optimal qiymətləndirmə təmin edir, lakin az saxlama sahəsi və hesablama tələb edir, buna görə məhdud məlumatların emalı sahəsi və sürəti olan ətraf mühitə uyğundur. KF iki növə bölünə bilər: paylanmış Kalman filtri (DKF) və uzadılmış Kalman filtri (EKF). DKF, EKF məlumatların emalı səhvlərinin və informasiya işləmə prosesinin təsirini və qeyri-sabitliyin təsirini effektiv şəkildə aradan qaldıra bilər.