Podľa rôznych metód spracovania údajov existujú tri architektúry systému fúzie informácií: distribuovaná, centralizovaná a hybridná.

1) Distribuované: Najprv sa lokálne údaje získané nezávislými senzormi spracujú a potom sa výsledky odošlú do informačného fúzneho centra na inteligentnú optimalizáciu a kombináciu na získanie konečných výsledkov. Distribuované má nízke nároky na komunikačnú šírku pásma, rýchlu rýchlosť výpočtu, dobrú spoľahlivosť a kontinuitu, ale presnosť sledovania je oveľa nižšia ako pri centralizovanom. Štruktúru distribuovanej fúzie možno rozdeliť na štruktúru distribuovanej fúzie so spätnou väzbou a štruktúru distribuovanej fúzie bez spätnej väzby.

2) Centralizácia: Centralizácia odosiela nespracované údaje získané každým senzorom priamo do centrálneho procesora na spracovanie fúzie, ktorý môže realizovať fúziu v reálnom čase. Jeho presnosť spracovania dát je vysoká a jeho algoritmus flexibilný, ale jeho nevýhodou sú vysoké nároky na procesor, nízka spoľahlivosť a veľký objem dát, takže je ťažko realizovateľný;

3) Hybridné: V rámci hybridnej multisenzorovej informačnej fúzie niektoré senzory prijímajú centralizovaný fúzny režim a ostatné prijímajú distribuovaný fúzny režim. Rámec hybridnej fúzie má silnú prispôsobivosť, zohľadňuje výhody centralizovanej fúzie a distribúcie a má silnú stabilitu. Štruktúra hybridného fúzneho módu je komplikovanejšia ako štruktúra prvých dvoch fúznych módov, čo zvyšuje náklady na komunikáciu a výpočty.

Kalmanov filter (KF)

Proces spracovania informácií Kalmanovým filtrom je vo všeobecnosti predikcia a korekcia. Nie je to len jednoduchý a konkrétny algoritmus, ale aj veľmi užitočná schéma systémového spracovania v úlohe multisenzorovej informačnej fúznej technológie. V skutočnosti je to podobné ako v mnohých systémových metódach spracovania informačných údajov. Poskytuje efektívny štatistický optimálny odhad pre fúzované dáta pomocou matematického iteratívneho rekurzívneho výpočtu, ale vyžaduje malý úložný priestor a výpočet, takže je vhodný do prostredia s obmedzeným priestorom a rýchlosťou spracovania dát. KF možno rozdeliť na dva typy: distribuovaný Kalmanov filter (DKF) a rozšírený Kalmanov filter (EKF). DKF dokáže fúziu údajov úplne decentralizovať, zatiaľ čo EKF dokáže efektívne prekonať vplyv chýb a nestability spracovania údajov na proces fúzie informácií.