მონაცემთა დამუშავების სხვადასხვა მეთოდების თანახმად, არსებობს ინფორმაციის შერწყმის სისტემის სამი არქიტექტურა: განაწილებული, ცენტრალიზებული და ჰიბრიდი.

1) განაწილებული: პირველი, დამოუკიდებელი სენსორების მიერ მოპოვებული ორიგინალური მონაცემები დამუშავებულია ადგილობრივად, შემდეგ კი შედეგები იგზავნება ინტელექტუალური ოპტიმიზაციისა და კომბინაციის შესახებ ინფორმაციის შერწყმის ცენტრში, საბოლოო შედეგების მისაღებად. განაწილებას აქვს დაბალი მოთხოვნა კომუნიკაციის სიჩქარესთან, სწრაფი გაანგარიშების სიჩქარეზე, კარგ საიმედოობასა და უწყვეტობაზე, მაგრამ თვალთვალის სიზუსტე გაცილებით ნაკლებია, ვიდრე ცენტრალიზებული. განაწილებული შერწყმის სტრუქტურა შეიძლება დაიყოს განაწილებულ შერწყმის სტრუქტურაში უკუკავშირი და განაწილებული შერწყმის სტრუქტურა უკუკავშირის გარეშე.

2) ცენტრალიზაცია: ცენტრალიზაცია აგზავნის თითოეული სენსორის მიერ მიღებულ ნედლეულ მონაცემებს უშუალოდ ცენტრალურ პროცესორზე შერწყმის დამუშავებისთვის, რომელსაც შეუძლია რეალურ დროში შერწყმა გააცნობიეროს. მისი მონაცემთა დამუშავების სიზუსტე მაღალია და მისი ალგორითმი მოქნილია, მაგრამ მისი უარყოფითი მხარეები მაღალი მოთხოვნებია პროცესორისთვის, დაბალი საიმედოობისა და დიდი მონაცემების მოცულობისთვის, ამიტომ ძნელია მისი გაცნობიერება;

3) ჰიბრიდი: ჰიბრიდული მულტიენსორული ინფორმაციის შერწყმის ჩარჩოებში, ზოგი სენსორი იღებს ცენტრალიზებულ შერწყმის რეჟიმს, ხოლო დანარჩენებმა მიიღონ განაწილებული შერწყმის რეჟიმი. ჰიბრიდული შერწყმის ჩარჩოს აქვს ძლიერი ადაპტირება, ითვალისწინებს ცენტრალიზებული შერწყმისა და განაწილების უპირატესობებს და აქვს ძლიერი სტაბილურობა. ჰიბრიდული შერწყმის რეჟიმის სტრუქტურა უფრო რთულია, ვიდრე პირველი ორი შერწყმის რეჟიმი, რაც ზრდის კომუნიკაციისა და გაანგარიშების ღირებულებას.

კალმანის ფილტრი (KF)

კალმანის ფილტრის მიერ ინფორმაციის დამუშავების პროცესი ზოგადად არის პროგნოზი და კორექტირება. ეს არის არა მხოლოდ მარტივი და კონკრეტული ალგორითმი, არამედ ძალიან სასარგებლო სისტემის დამუშავების სქემა მრავალ სენსორული ინფორმაციის შერწყმის ტექნოლოგიის როლში. სინამდვილეში, ეს მსგავსია მრავალი სისტემის ინფორმაციის მონაცემების დამუშავების მეთოდით. იგი უზრუნველყოფს სტატისტიკურ ოპტიმალურ შეფასებას შერწყმული მონაცემებისთვის მათემატიკური განმეორებითი რეკურსიული გაანგარიშების საშუალებით, მაგრამ ის მოითხოვს მცირე შენახვის ადგილს და გაანგარიშებას, ამიტომ ის შესაფერისია გარემოსთვის, რომელსაც აქვს მონაცემთა დამუშავების შეზღუდული სივრცე და სიჩქარე. KF შეიძლება დაიყოს ორ ტიპად: განაწილებული Kalman ფილტრი (DKF) და გაფართოებული კალმანის ფილტრი (EKF). DKF- ს შეუძლია მონაცემების შერწყმა მთლიანად დეცენტრალიზებული გახადოს, ხოლო EKF- ს შეუძლია ეფექტურად დაძლიოს მონაცემთა დამუშავების შეცდომების გავლენა და არასტაბილურობა ინფორმაციის შერწყმის პროცესზე.