Theo các phương pháp xử lý dữ liệu khác nhau, có ba kiến ​​trúc của hệ thống hợp nhất thông tin: phân phối, tập trung và lai.

1) Phân phối: Đầu tiên, dữ liệu gốc thu được từ các cảm biến độc lập được xử lý cục bộ và sau đó kết quả được gửi đến Trung tâm hợp nhất thông tin để tối ưu hóa và kết hợp thông minh để có được kết quả cuối cùng. Phân phối có nhu cầu thấp về băng thông truyền thông, tốc độ tính toán nhanh, độ tin cậy và tính liên tục tốt, nhưng độ chính xác theo dõi ít ​​hơn nhiều so với mức trung tâm. Cấu trúc hợp nhất phân tán có thể được chia thành cấu trúc hợp nhất phân tán với phản hồi và cấu trúc hợp nhất phân tán mà không cần phản hồi.

2) Tập trung hóa: Tập trung hóa dữ liệu thô thu được trực tiếp bởi từng cảm biến đến bộ xử lý trung tâm để xử lý hợp nhất, có thể nhận ra phản ứng tổng hợp thời gian thực. Độ chính xác xử lý dữ liệu của nó cao và thuật toán của nó rất linh hoạt, nhưng nhược điểm của nó là yêu cầu cao đối với bộ xử lý, độ tin cậy thấp và khối lượng dữ liệu lớn, vì vậy rất khó nhận ra;

3) lai: trong khung hợp nhất thông tin đa cảm biến lai, một số cảm biến áp dụng chế độ hợp nhất tập trung và chế độ hợp nhất phân tán REST áp dụng. Khung hợp nhất lai có khả năng thích ứng mạnh mẽ, tính đến những lợi thế của phản ứng tổng hợp và phân phối tập trung, và có sự ổn định mạnh mẽ. Cấu trúc của chế độ hợp nhất lai phức tạp hơn so với hai chế độ hợp nhất đầu tiên, làm tăng chi phí giao tiếp và tính toán.

Bộ lọc Kalman (KF)

Quá trình xử lý thông tin bằng bộ lọc Kalman nói chung là dự đoán và điều chỉnh. Nó không chỉ là một thuật toán đơn giản và cụ thể, mà còn là một sơ đồ xử lý hệ thống rất hữu ích trong vai trò của công nghệ hợp nhất thông tin đa cảm biến. Trên thực tế, nó tương tự như nhiều phương pháp xử lý dữ liệu thông tin của hệ thống. Nó cung cấp một ước tính tối ưu thống kê hiệu quả cho dữ liệu hợp nhất bằng cách tính toán đệ quy toán học, nhưng nó đòi hỏi rất ít không gian lưu trữ và tính toán, vì vậy nó phù hợp với môi trường với không gian và tốc độ xử lý dữ liệu hạn chế. KF có thể được chia thành hai loại: Bộ lọc Kalman phân tán (DKF) và Bộ lọc Kalman mở rộng (EKF). DKF có thể làm cho phản ứng tổng hợp dữ liệu hoàn toàn phi tập trung, trong khi EKF có thể khắc phục hiệu quả ảnh hưởng của các lỗi xử lý dữ liệu và sự không ổn định đối với quá trình hợp nhất thông tin.