Σύμφωνα με διαφορετικές μεθόδους επεξεργασίας δεδομένων, υπάρχουν τρεις αρχιτεκτονικές του συστήματος σύντηξης πληροφοριών: κατανεμημένη, κεντρική και υβριδική.

1) Κατανεμημένο: Αρχικά, 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 ληφθούν τα τελικά αποτελέσματα. Το Distributed έχει χαμηλή ζήτηση για εύρος ζώνης επικοινωνίας, γρήγορη ταχύτητα υπολογισμού, καλή αξιοπιστία και συνέχεια, αλλά η ακρίβεια παρακολούθησης είναι πολύ μικρότερη από αυτή του κεντρικού. Η κατανεμημένη δομή σύντηξης μπορεί να χωριστεί σε δομή κατανεμημένης σύντηξης με ανάδραση και κατανεμημένη δομή σύντηξης χωρίς ανάδραση.

2) Συγκεντροποίηση: Ο συγκεντρωτισμός στέλνει τα ακατέργαστα δεδομένα που λαμβάνονται από κάθε αισθητήρα απευθείας στον κεντρικό επεξεργαστή για επεξεργασία σύντηξης, ο οποίος μπορεί να πραγματοποιήσει σύντηξη σε πραγματικό χρόνο. Η ακρίβεια επεξεργασίας δεδομένων του είναι υψηλή και ο αλγόριθμός του είναι ευέλικτος, αλλά τα μειονεκτήματά του είναι οι υψηλές απαιτήσεις για τον επεξεργαστή, η χαμηλή αξιοπιστία και ο μεγάλος όγκος δεδομένων, επομένως είναι δύσκολο να γίνει αντιληπτό.

3) Υβριδικό: Στο υβριδικό πλαίσιο σύντηξης πληροφοριών πολλαπλών αισθητήρων, ορισμένοι αισθητήρες υιοθετούν τη λειτουργία κεντρικής σύντηξης και οι υπόλοιποι 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 υβριδικής λειτουργίας 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 σχήμα επεξεργασίας συστήματος στο ρόλο της τεχνολογίας σύντηξης πληροφοριών πολλαπλών αισθητήρων. Στην πραγματικότητα, είναι παρόμοιο με τις μεθόδους επεξεργασίας δεδομένων πληροφοριών πολλών συστημάτων. Παρέχει μια αποτελεσματική στατιστική βέλτιστη εκτίμηση για τα συγχωνευμένα δεδομένα μέσω μαθηματικού επαναληπτικού αναδρομικού υπολογισμού, αλλά απαιτεί μικρό χώρο αποθήκευσης και υπολογισμούς, επομένως είναι κατάλληλο για περιβάλλον με περιορισμένο χώρο και ταχύτητα επεξεργασίας δεδομένων. Το KF μπορεί να χωριστεί σε δύο τύπους: το κατανεμημένο φίλτρο Kalman (DKF) και το εκτεταμένο φίλτρο Kalman (EKF). Το DKF μπορεί να κάνει τη συγχώνευση δεδομένων εντελώς αποκεντρωμένη, ενώ το EKF μπορεί να ξεπεράσει αποτελεσματικά την επίδραση των σφαλμάτων επεξεργασίας δεδομένων και της αστάθειας στη διαδικασία συγχώνευσης πληροφοριών.