Miturut cara pangolahan data sing beda, ana telung arsitektur sistem Fusion Informasi: Disebarake, terpusat lan hibrida.

1) Disebarake: Pisanan, data asli sing dipikolehi sensor independen diproses sacara lokal, banjur asil dikirim menyang pusat Fusion Fusion kanggo optimalisasi informasi intelektual kanggo entuk asil terakhir. Distribusi duwe panjaluk sing kurang kanggo bandwidth komunikasi, kacepetan pitungan cepet, linuwih lan linjing sing apik, nanging akurasi pelacakan luwih murah tinimbang sing terkenal. Struktur fusion sing disebar bisa dipérang dadi struktur gabungan sing disebar kanthi umpan balik lan struktur fusion sing disebar tanpa umpan balik.

2) Centralization: Centralization: Ngirim data mentah sing dipikolehi dening saben sensor langsung menyang prosesor pusat kanggo ngolah gabungan, sing bisa ngerti gabungan nyata-wektu. Akurasi pangolahan data dhuwur lan algoritma fleksibel, nanging kerugian kasebut kalebu dhuwur kanggo prosesor, linuwih lan data sing sithik, saengga angel dingerteni;

3) Hybrid: Ing hibrida Informasi Fusion Fusion Fusion Fusion Fusion Fusion, sawetara sensor ngetrapake mode Fusion, lan liyane diadegake mode Fusion sing disebar. Kerangka Fusion Hibrida duwe adaptasi sing kuwat, dianggep duwe kaluwihan fusion lan distribusi pusat lan distribusi, lan nduweni stabilitas sing kuwat. Struktur mode Fusion Hibrida luwih rumit tinimbang rong mode gabungan, sing nambah biaya komunikasi lan pitungan.

Filter Kalman (KF)

Proses pangolahan informasi dening Filter Kalman umume ramalan lan koreksi. Iki ora mung algoritma sing gampang lan konkrit, nanging uga skema pangolahan sistem sing migunani banget ing peran teknologi fusion informasi multi sensor. Nyatane, padha karo akeh sistem data data kanggo ngolah. Nyedhiyakake perkiraan optimal statistik sing efektif kanggo data sing digabung kanthi pitungan rekursive matematika, nanging mbutuhake papan lan pitungan panyimpenan sethithik, saengga cocog kanggo lingkungan lan kacepetan data sing winates. KF bisa dipérang dadi rong jinis: disebarake saringan kalman (dkf) lan filter kalman kalman (ekf). DKF bisa nggawe Fusion data kanthi lengkap, nalika ekf bisa ngatasi pengaruh kasalahan data lan ora stabil ing proses Fusion Fusion.