Pagal skirtingus duomenų apdorojimo metodus išskiriamos trys informacijos sintezės sistemos architektūros: paskirstyta, centralizuota ir hibridinė.

1) Paskirstytas: Pirma, originalūs duomenys, gauti nepriklausomų jutiklių, apdorojami vietoje, o tada rezultatai siunčiami į informacijos sintezės centrą, kad būtų galima sumaniai optimizuoti ir derinti, kad būtų gauti galutiniai rezultatai. Distributed turi mažą ryšio pralaidumo poreikį, greitą skaičiavimo greitį, gerą patikimumą ir tęstinumą, tačiau sekimo tikslumas yra daug mažesnis nei centralizuoto. Paskirstytoji sintezės struktūra gali būti suskirstyta į paskirstytos sintezės struktūrą su grįžtamuoju ryšiu ir paskirstytojo sintezės struktūrą be grįžtamojo ryšio.

2) Centralizavimas: Centralizacija siunčia neapdorotus kiekvieno jutiklio duomenis tiesiai į centrinį procesorių, kad būtų galima apdoroti sintezę, kuri gali realizuoti suliejimą realiuoju laiku. Jo duomenų apdorojimo tikslumas didelis, o algoritmas lankstus, tačiau trūkumai – aukšti reikalavimai procesoriui, mažas patikimumas ir didelė duomenų apimtis, todėl sunku realizuoti;

3) Hibridinis: hibridinėje kelių jutiklių informacijos sintezės sistemoje kai kurie jutikliai naudoja centralizuotą sintezės režimą, o kiti naudoja paskirstytą sintezės režimą. Hibridinės sintezės sistema pasižymi dideliu pritaikymu, atsižvelgia į centralizuoto sintezės ir paskirstymo pranašumus bei turi didelį stabilumą. Hibridinio sintezės režimo struktūra yra sudėtingesnė nei pirmųjų dviejų sintezės režimų, o tai padidina ryšio ir skaičiavimo išlaidas.

Kalmano filtras (KF)

Kalmano filtro informacijos apdorojimo procesas paprastai yra numatymas ir taisymas. Tai ne tik paprastas ir konkretus algoritmas, bet ir labai naudinga sistemos apdorojimo schema kelių jutiklių informacijos sintezės technologijos vaidmenyje. Tiesą sakant, tai panašu į daugelio sistemų informacinių duomenų apdorojimo metodus. Jis pateikia efektyvų statistinį optimalų sulietų duomenų įvertį, naudojant matematinį iteracinį rekursinį skaičiavimą, tačiau tam reikia mažai vietos saugykloje ir skaičiavimams, todėl jis tinkamas aplinkai, kurioje yra ribota duomenų apdorojimo vieta ir greitis. KF galima suskirstyti į du tipus: paskirstytąjį Kalmano filtrą (DKF) ir išplėstinį Kalmano filtrą (EKF). DKF gali padaryti duomenų suliejimą visiškai decentralizuotą, o EKF gali veiksmingai įveikti duomenų apdorojimo klaidų ir nestabilumo įtaką informacijos suliejimo procesui.