Sicondu parechji metudi di trasfurmazioni di dati, ci sò trè architetture di sistema fusion di informazioni: distribuitu, rinfriscatu è ibridu.

1) Distribuitu: Prima di i Dati Uriginu sò stati trasfurmati da sensori indipendenti sò prucessi in ghjegnore, è tandu i risultati sia in u centru di fusione intelligente per i risultati finali. Distribuitu hà una bassa demanda per a banda di cumunicazione, velamentu di calmazione di mancesa, rapida di calculu, bona affidabilità è contabilità, ma a precisione di u traccia hè assai menu di quella di a carcacciata. A struttura di fusione distribuita pò esse divisa in struttura di fusione distribuitu cù una scheda fusione è distribuita di fusione senza feedback.

2) Centralizzazione: Centralizazione Invia i dati prima sò ottenuti à u sensor direttamente à u processu centrale per u trasfurmazione di fusione, chì pò rializà a fusione reale. A so precisione di a trasfurmazioni di dati hè altu è u so algoritmu hè micca frucibile, ma sò i Svantaghji sò alti esigenze per u volumu di bassa è grande affidazione, allora hè difficiule per capisce;

3) Hybrid: in u quadru di Fusion Fusion Multi-Sensori, alcuni sensori aduttate u modu di fusion centralizatu, è u restu aduttanu u modu di fusion. U quadru di fusione ibridi hà una forte adattabilità, prende in cuntu i vantaghji di fusione centralizata, è hà forte stabilità. A struttura di u modalità di fusion di Hybrid hè più cumplicatu di quellu di i primi dui modi di fusion, chì aumenta u costu di cumunicazione è di u càlculu.

Filtru Kalman (KF)

U prucessu di a trasfurmazione di l'infurmazioni da u filtru Kalman hè generalmente prediction è correzione. Ùn hè micca solu un algoritmu simplice è di u cimentu hè ancu un schema di trasfurmazione di u sistema assai utile in u rolu di una tecnulugia di fusione di fusione di multi-sensor. In fatti, hè simili à parechji metudi di i sistemi di trasfurmazioni di dati d'infurmazioni. Hè chì furnisce stima statìstica statistica efficace per mezi di dati è calattivu Matematica Ierativi, ma, hè bisognu di spaziu pocu di almacenamentu, quantu hè adattatu per l'ambiente cù u trasportu di trasfattazione limitata è velografica. KF pò esse divisu in dui tipi: distribuitu u filtru di Kalman (DKF) è allargatu u filtru Kalman (EKF). DKF pò fà a fusione di dati completamente decentralizata, mentre eKF pò superà effettivamente l'influenza di l'errore di trasfurmazioni di dati è inestazione nantu à u prucessu di fusione di l'infurmazioni.