Po različnih metodah obdelave podatkov obstajajo tri arhitekture informacijskega sistema fuzije: distribuiran, centraliziran in hibridni.

1) Distribuirano: Najprej se izvirni podatki, pridobljeni z neodvisnimi senzorji, obdelajo lokalno, nato pa se rezultati pošljejo v informacijski center za inteligentno optimizacijo in kombinacijo informacij za dosego končnih rezultatov. Distribuirano ima nizko povpraševanje po komunikacijski pasovni širini, hitro hitrost izračuna, dobro zanesljivost in kontinuiteto, vendar je natančnost sledenja veliko manjša od centralizirane. Razdeljena fuzijska struktura lahko razdelimo na porazdeljeno fuzijsko strukturo s povratnimi informacijami in porazdeljeno fuzijsko strukturo brez povratnih informacij.

2) Centralizacija: Centralizacija pošlje surove podatke, ki jih vsak senzor dobi neposredno centralnemu procesorju za obdelavo fuzije, ki lahko realizira fuzijo v realnem času. Njegova natančnost obdelave podatkov je velika, algoritem pa je prožen, vendar so njene pomanjkljivosti velike zahteve za procesor, nizka zanesljivost in velik obseg podatkov, zato ga je težko uresničiti;

3) Hibrid: V hibridnem več senzorskem Fusion Fusion Fusion Fusion Fusion nekateri senzorji sprejmejo centraliziran način fuzije, ostali pa sprejmejo distribuiran način fuzije. Hibridni fuzijski okvir ima močno prilagodljivost, upošteva prednosti centralizirane fuzije in distribucije ter ima močno stabilnost. Struktura hibridnega fuzijskega načina je bolj zapletena kot v prvih dveh načinih fuzije, kar povečuje stroške komunikacije in izračuna.

Kalmanov filter (KF)

Postopek obdelave informacij s strani filtra Kalman je na splošno napoved in popravljanje. Ne gre samo za preprost in konkreten algoritem, ampak tudi zelo uporabna shema obdelave sistema v vlogi tehnologije z več senzorskimi informacijami. Pravzaprav je podoben načinom številnih sistemov za obdelavo podatkov o informacij. Zagotavlja učinkovito statistično optimalno oceno za spojene podatke z matematičnim iterativnim rekurzivnim izračunom, vendar zahteva malo prostora za shranjevanje in izračun, zato je primeren za okolje z omejenim prostorom za obdelavo podatkov in hitrostjo. KF lahko razdelimo na dve vrsti: porazdeljen Kalmanov filter (DKF) in razširjen Kalmanov filter (EKF). DKF lahko spuščanje podatkov popolnoma decentralizira, medtem ko EKF lahko učinkovito premaga vpliv napak in nestabilnosti obdelave podatkov na postopek fuzije informacij.