Σύμφωνα με διαφορετικές μεθόδους επεξεργασίας δεδομένων, υπάρχουν τρεις αρχιτεκτονικές συστήματος σύντηξης πληροφοριών: κατανεμημένα, συγκεντρωτικά και υβριδικά.

1) Διανεμημένο: Πρώτον, τα αρχικά δεδομένα που λαμβάνονται από ανεξάρτητους αισθητήρες επεξεργάζονται τοπικά και στη συνέχεια τα αποτελέσματα αποστέλλονται στο κέντρο σύντηξης πληροφοριών για έξυπνη βελτιστοποίηση και συνδυασμό για να επιτευχθούν τα τελικά αποτελέσματα. Η διανεμημένη έχει χαμηλή ζήτηση για εύρος ζώνης επικοινωνίας, ταχύτητα γρήγορης υπολογισμού, καλή αξιοπιστία και συνέχεια, αλλά η ακρίβεια παρακολούθησης είναι πολύ μικρότερη από αυτή του κεντρικού. Η κατανεμημένη δομή σύντηξης μπορεί να χωριστεί σε κατανεμημένη δομή σύντηξης με ανατροφοδότηση και κατανεμημένη δομή σύντηξης χωρίς ανατροφοδότηση.

2) συγκέντρωση: Η συγκέντρωση στέλνει τα ακατέργαστα δεδομένα που λαμβάνονται από κάθε αισθητήρα απευθείας στον κεντρικό επεξεργαστή για επεξεργασία σύντηξης, η οποία μπορεί να πραγματοποιήσει σύντηξη σε πραγματικό χρόνο. Η ακρίβεια επεξεργασίας δεδομένων είναι υψηλή και ο αλγόριθμός του είναι ευέλικτος, αλλά τα μειονεκτήματά του είναι υψηλές απαιτήσεις για τον επεξεργαστή, χαμηλή αξιοπιστία και μεγάλο όγκο δεδομένων, επομένως είναι δύσκολο να πραγματοποιηθεί.

3) Υβριδικό: Στο υβριδικό πλαίσιο σύντηξης πολλαπλών αισθητήρων, ορισμένοι αισθητήρες υιοθετούν κεντρική λειτουργία σύντηξης και τα υπόλοιπα υιοθετούν τη λειτουργία κατανεμημένης σύντηξης. Το υβριδικό πλαίσιο σύντηξης έχει ισχυρή προσαρμοστικότητα, λαμβάνει υπόψη τα πλεονεκτήματα της κεντρικής σύντηξης και διανομής και έχει ισχυρή σταθερότητα. Η δομή της λειτουργίας υβριδικής σύντηξης είναι πιο περίπλοκη από αυτή των δύο πρώτων τρόπων σύντηξης, γεγονός που αυξάνει το κόστος επικοινωνίας και υπολογισμού.

Φίλτρο Kalman (KF)

Η διαδικασία επεξεργασίας πληροφοριών από το φίλτρο Kalman είναι γενικά πρόβλεψη και διόρθωση. Δεν είναι μόνο ένας απλός και συγκεκριμένος αλγόριθμος, αλλά και ένα πολύ χρήσιμο σύστημα επεξεργασίας συστήματος στο ρόλο της τεχνολογίας σύντηξης πολλαπλών αισθητήρων. Στην πραγματικότητα, είναι παρόμοια με τις μεθόδους επεξεργασίας πληροφοριών επεξεργασίας πολλών συστημάτων. Παρέχει μια αποτελεσματική στατιστική βέλτιστη εκτίμηση για τα συντηγμένα δεδομένα μέσω μαθηματικών επαναληπτικών αναδρομικών υπολογισμού, αλλά απαιτεί ελάχιστο χώρο αποθήκευσης και υπολογισμό, επομένως είναι κατάλληλο για το περιβάλλον με περιορισμένο χώρο επεξεργασίας δεδομένων και ταχύτητα. Το KF μπορεί να χωριστεί σε δύο τύπους: το κατανεμημένο φίλτρο Kalman (DKF) και το εκτεταμένο φίλτρο Kalman (EKF). Το DKF μπορεί να κάνει την σύντηξη δεδομένων εντελώς αποκεντρωμένη, ενώ η EKF μπορεί να ξεπεράσει αποτελεσματικά την επίδραση των σφαλμάτων επεξεργασίας δεδομένων και της αστάθειας στη διαδικασία σύντηξης πληροφοριών.