ตามวิธีการประมวลผลข้อมูลที่แตกต่างกัน มีสถาปัตยกรรมของระบบฟิวชั่นข้อมูลสามแบบ: แบบกระจาย แบบรวมศูนย์ และแบบไฮบริด

1) กระจาย: ขั้นแรก ข้อมูลต้นฉบับที่ได้รับจากเซ็นเซอร์อิสระจะถูกประมวลผลในเครื่อง จากนั้นผลลัพธ์จะถูกส่งไปยังศูนย์รวมข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและผสมผสานอย่างชาญฉลาดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์สุดท้าย แบบกระจายมีความต้องการแบนด์วิธการสื่อสารต่ำ ความเร็วในการคำนวณที่รวดเร็ว ความน่าเชื่อถือและความต่อเนื่องที่ดี แต่ความแม่นยำในการติดตามยังน้อยกว่าแบบรวมศูนย์มาก โครงสร้างฟิวชันแบบกระจายสามารถแบ่งออกเป็นโครงสร้างฟิวชันแบบกระจายที่มีการป้อนกลับ และโครงสร้างฟิวชันแบบกระจายโดยไม่มีการป้อนกลับ

2) การรวมศูนย์: การรวมศูนย์จะส่งข้อมูลดิบที่ได้รับจากเซ็นเซอร์แต่ละตัวโดยตรงไปยังโปรเซสเซอร์กลางสำหรับการประมวลผลฟิวชั่น ซึ่งสามารถรับรู้ถึงการรวมศูนย์แบบเรียลไทม์ ความแม่นยำในการประมวลผลข้อมูลสูงและอัลกอริธึมมีความยืดหยุ่น แต่ข้อเสียคือความต้องการสูงสำหรับโปรเซสเซอร์ ความน่าเชื่อถือต่ำ และปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากที่จะตระหนัก

3) ไฮบริด: ในเฟรมเวิร์กฟิวชั่นข้อมูลเซ็นเซอร์หลายตัวแบบไฮบริด เซ็นเซอร์บางตัวใช้โหมดฟิวชั่นแบบรวมศูนย์ และส่วนที่เหลือใช้โหมดฟิวชั่นแบบกระจาย กรอบงานฟิวชั่นไฮบริดมีความสามารถในการปรับตัวที่แข็งแกร่ง โดยคำนึงถึงข้อดีของการหลอมรวมและการกระจายแบบรวมศูนย์ และมีเสถียรภาพที่แข็งแกร่ง โครงสร้างของโหมดฟิวชันไฮบริดมีความซับซ้อนมากกว่าโหมดฟิวชันสองโหมดแรก ซึ่งเพิ่มต้นทุนในการสื่อสารและการคำนวณ

ตัวกรองคาลมาน (KF)

กระบวนการประมวลผลข้อมูลโดยตัวกรองคาลมานโดยทั่วไปเป็นการทำนายและแก้ไข มันไม่ได้เป็นเพียงอัลกอริธึมที่เรียบง่ายและเป็นรูปธรรมเท่านั้น แต่ยังเป็นรูปแบบการประมวลผลระบบที่มีประโยชน์มากในบทบาทของเทคโนโลยีฟิวชั่นข้อมูลหลายเซ็นเซอร์ ในความเป็นจริงมันคล้ายกับวิธีการประมวลผลข้อมูลของระบบต่างๆ โดยให้การประมาณค่าทางสถิติที่เหมาะสมที่สุดที่มีประสิทธิผลสำหรับข้อมูลที่หลอมรวมโดยการคำนวณแบบเรียกซ้ำทางคณิตศาสตร์ แต่ต้องใช้พื้นที่จัดเก็บและการคำนวณเพียงเล็กน้อย ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมที่มีพื้นที่และความเร็วในการประมวลผลข้อมูลที่จำกัด KF สามารถแบ่งได้เป็นสองประเภท: ตัวกรองคาลมานแบบกระจาย (DKF) และตัวกรองคาลมานแบบขยาย (EKF) DKF สามารถทำให้การรวมข้อมูลมีการกระจายอำนาจอย่างสมบูรณ์ ในขณะที่ EKF สามารถเอาชนะอิทธิพลของข้อผิดพลาดในการประมวลผลข้อมูลและความไม่เสถียรในกระบวนการรวมข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ