Маалыматтарды иштетүүнүн ар кандай ыкмаларына ылайык, маалымат бириктирүү системасынын үч архитектурасы бар: бөлүштүрүлгөн, борборлоштурулган жана гибриддик.

1) Бөлүштүрүлгөн: Биринчиден, көз карандысыз сенсорлор тарабынан алынган баштапкы маалыматтар локалдуу иштетилет, андан кийин жыйынтыктар акыркы натыйжаларды алуу үчүн акылдуу оптималдаштыруу жана айкалыштыруу үчүн маалыматтык синтез борборуна жөнөтүлөт. Бөлүштүрүлгөндө байланыш өткөрүү жөндөмдүүлүгүнө, тез эсептөө ылдамдыгына, жакшы ишенимдүүлүккө жана үзгүлтүксүздүккө суроо-талап аз, бирок көзөмөлдөө тактыгы борборлоштурулганга караганда алда канча аз. Бөлүштүрүлгөн биригүү структурасын пикири бар бөлүштүрүлгөн синтез структурасы жана пикири жок бөлүштүрүлгөн синтез структурасы деп бөлүүгө болот.

2) Борборлоштуруу: Борборлоштуруу ар бир сенсор тарабынан алынган чийки маалыматтарды түздөн-түз борбордук процессорго фьюжнду иштетүү үчүн жөнөтөт, ал реалдуу убакытта синтезди ишке ашыра алат. Анын маалыматтарды иштеп чыгуу тактыгы жогору жана алгоритми ийкемдүү, бирок анын кемчиликтери процессорго жогорку талаптар, ишенимдүүлүктүн төмөндүгү жана берилиштердин көлөмүнүн чоңдугу, ошондуктан аны ишке ашыруу кыйын;

3) Гибриддик: Гибриддик көп сенсордук маалымат синтезинин алкагында, кээ бир сенсорлор борборлоштурулган синтез режимин кабыл алат, ал эми калгандары бөлүштүрүлгөн синтез режимин кабыл алат. Гибриддик биригүү алкагы күчтүү ийкемдүүлүккө ээ, борборлоштурулган биригүү жана бөлүштүрүүнүн артыкчылыктарын эске алат жана күчтүү туруктуулукка ээ. Гибриддик синтез режиминин түзүмү биринчи эки терүү режимине караганда татаалыраак, бул байланыштын жана эсептөөнүн баасын жогорулатат.

Калман чыпкасы (KF)

Калман чыпкасы аркылуу маалыматты иштетүү процесси жалпысынан болжолдоо жана оңдоо болуп саналат. Бул жөнөкөй жана конкреттүү алгоритм гана эмес, ошондой эле көп сенсордук маалыматты бириктирүү технологиясынын ролунда абдан пайдалуу системаны иштетүү схемасы. Чынында, ал көптөгөн системалардын маалыматтык маалыматтарды иштетүү ыкмаларына окшош. Ал математикалык итеративдик рекурсивдүү эсептөөнүн жардамы менен бириккен маалыматтарга эффективдүү статистикалык оптималдуу баа берет, бирок ал аз сактоо мейкиндигин жана эсептөөнү талап кылат, ошондуктан ал маалыматтарды иштетүү мейкиндиги жана ылдамдыгы чектелген чөйрөгө ылайыктуу. КФ эки түргө бөлүнөт: бөлүштүрүлгөн Калман чыпкасы (DKF) жана кеңейтилген Калман чыпкасы (EKF). DKF маалыматтарды бириктирүүнү толугу менен борбордон ажырата алат, ал эми EKF маалыматты иштетүүдө каталардын жана туруксуздуктун маалыматты бириктирүү процессине таасирин натыйжалуу жеңе алат.