Мәліметтерді өңдеудің әртүрлі әдістеріне сәйкес ақпараттық біріктіру жүйесінің үш архитектурасы бар: бөлінген, орталықтандырылған және гибридті.

1) Таратылды: Біріншіден, тәуелсіз сенсорлармен алынған бастапқы деректер жергілікті түрде өңделеді, содан кейін нәтижелер соңғы нәтижелерді алу үшін интеллектуалды оңтайландыру және біріктіру үшін ақпараттық біріктіру орталығына жіберіледі. Бөлінген байланыс өткізу қабілетіне, жылдам есептеу жылдамдығына, жақсы сенімділікке және үздіксіздікке сұраныс төмен, бірақ бақылау дәлдігі орталықтандырылғанға қарағанда әлдеқайда төмен. Бөлінген синтез құрылымын кері байланысы бар үлестірілген біріктіру құрылымы және кері байланыссыз таратылған біріктіру құрылымы деп бөлуге болады.

2) Орталықтандыру: Орталықтандыру әрбір сенсормен алынған бастапқы деректерді нақты уақытта біріктіруді жүзеге асыра алатын термоядролық өңдеу үшін тікелей орталық процессорға жібереді. Оның мәліметтерді өңдеу дәлдігі жоғары және оның алгоритмі икемді, бірақ оның кемшіліктері процессорға қойылатын жоғары талаптар, сенімділіктің төмендігі және деректер көлемінің үлкендігі, сондықтан оны жүзеге асыру қиын;

3) Гибридті: Гибридті көп сенсорлы ақпаратты біріктіру құрылымында кейбір сенсорлар орталықтандырылған біріктіру режимін қабылдайды, ал қалғандары таратылған синтез режимін қабылдайды. Гибридті біріктіру құрылымы күшті бейімделгіштікке ие, орталықтандырылған біріктіру мен таратудың артықшылықтарын ескереді және күшті тұрақтылыққа ие. Гибридті біріктіру режимінің құрылымы алғашқы екі біріктіру режиміне қарағанда күрделірек, бұл байланыс пен есептеудің құнын арттырады.

Кальман сүзгісі (KF)

Кальман сүзгісі арқылы ақпаратты өңдеу процесі жалпы болжау және түзету болып табылады. Бұл қарапайым және нақты алгоритм ғана емес, сонымен қатар көп сенсорлы ақпаратты біріктіру технологиясы рөлінде өте пайдалы жүйені өңдеу схемасы. Іс жүзінде ол көптеген жүйелердің ақпараттық деректерді өңдеу әдістеріне ұқсас. Ол математикалық итерациялық рекурсивті есептеу арқылы біріктірілген деректер үшін тиімді статистикалық оңтайлы бағалауды қамтамасыз етеді, бірақ ол аз сақтау орны мен есептеуді қажет етеді, сондықтан ол деректерді өңдеу кеңістігі мен жылдамдығы шектеулі орта үшін қолайлы. КФ екі түрге бөлуге болады: бөлінген Калман сүзгісі (DKF) және кеңейтілген Калман сүзгісі (EKF). DKF деректерді біріктіруді толығымен орталықсыздандырған ете алады, ал EKF деректерді өңдеу қателерінің және ақпаратты біріктіру процесіне тұрақсыздықтың әсерін тиімді жеңе алады.