Sicondu i diversi metudi di trattamentu di dati, ci sò trè architetture di u sistema di fusione di l'infurmazioni: distribuitu, centralizatu è hibridu.

1) Distribuitu: Prima, i dati originali ottenuti da sensori indipendenti sò trattati in u locu, è dopu i risultati sò mandati à u centru di fusione di l'infurmazioni per ottimisazione intelligente è cumminazione per ottene i risultati finali.Distribuitu hà una bassa dumanda di larghezza di banda di cumunicazione, velocità di calculu veloce, bona affidabilità è continuità, ma a precisione di seguimentu hè assai menu di quella di una centralizzata.A struttura di fusione distribuita pò esse divisa in struttura di fusione distribuita cù feedback è struttura di fusione distribuita senza feedback.

2) Centralizazione: Centralizazione manda i dati crudi ottenuti da ogni sensoru direttamente à u processatore cintrali per u processu di fusione, chì ponu realizà a fusione in tempu reale.A so precisione di trasfurmazioni di dati hè alta è u so algoritmu hè flexible, ma i so disadvantages sò elevati requisiti per u processatore, bassa affidabilità è grande volumi di dati, per quessa hè difficiule di rializà;

3) Hybrid: In u quadru di fusione d'informazioni multi-sensori hibridi, certi sensori adoptanu u modu di fusione centralizata, è u restu adoptanu u modu di fusione distribuitu.U quadru di fusione hibrida hà una forte adattabilità, tene in contu i vantaghji di a fusione è a distribuzione centralizata, è hà una forte stabilità.A struttura di u modu di fusione hibrida hè più cumplicata di quella di i primi dui modi di fusione, chì aumenta u costu di cumunicazione è calculu.

Filtru Kalman (KF)

U prucessu di trasfurmazioni di l'infurmazioni da u filtru Kalman hè generalmente predizione è correzione.Ùn hè micca solu un algoritmu simplice è concreto, ma ancu un schema di prucessu di sistema assai utile in u rolu di a tecnulugia di fusione d'informazioni multi-sensori.In fatti, hè simile à i metudi di parechji sistemi di trasfurmà e dati di l'infurmazioni.Fornisce una stima ottimale statistiche efficace per i dati fusionati per mezu di calculi matematichi iterativi recursivi, ma esige pocu spaziu di almacenamentu è calculu, cusì hè adattatu per l'ambiente cù spaziu limitatu di trasfurmazioni di dati è velocità.KF pò esse divisu in dui tipi: filtru Kalman distribuitu (DKF) è filtru Kalman allargatu (EKF).DKF pò fà a fusione di dati cumplettamente decentralizata, mentri EKF pò superà in modu efficace l'influenza di l'errori di trasfurmazioni di dati è inestabilità nantu à u prucessu di fusione di l'infurmazioni.