Vastavalt erinevatele andmetöötlusmeetoditele on infosulandsüsteemidel kolm arhitektuuri: hajutatud, tsentraliseeritud ja hübriid.

1) Jaotatud: Esiteks töödeldakse sõltumatute andurite saadud algandmeid lokaalselt ja seejärel saadetakse tulemused infofusioonikeskusesse intelligentseks optimeerimiseks ja kombineerimiseks, et saada lõpptulemusi. Distributedil on madal nõudlus side ribalaiuse, kiire arvutuskiiruse, hea töökindluse ja järjepidevuse järele, kuid jälgimise täpsus on palju väiksem kui tsentraliseeritud. Hajutatud termotuumasünteesi struktuuri saab jagada tagasisidega hajutatud termotuumasünteesi struktuuriks ja tagasisideta hajutatud termotuumasünteesi struktuuriks.

2) Tsentraliseerimine: tsentraliseerimine saadab iga anduri saadud algandmed otse keskprotsessorile liittöötluseks, mis võimaldab reaalajas liitmist. Selle andmetöötluse täpsus on kõrge ja algoritm paindlik, kuid puuduseks on kõrged nõuded protsessorile, madal töökindlus ja suur andmemaht, mistõttu seda on raske realiseerida;

3) Hübriid: mitme anduriga hübriidses fusiooniraamistikus kasutavad mõned andurid tsentraliseeritud liitrežiimi ja ülejäänud hajutatud liitrežiimi. Hübriidsünteesi raamistik on tugeva kohanemisvõimega, võtab arvesse tsentraliseeritud termotuumasünteesi ja levitamise eeliseid ning sellel on tugev stabiilsus. Hübriidsünteesirežiimi struktuur on keerulisem kui kahe esimese termotuumasünteesi režiimi struktuur, mis suurendab side- ja arvutuskulusid.

Kalmani filter (KF)

Kalmani filtri infotöötlusprotsess on üldiselt ennustamine ja korrigeerimine. See pole mitte ainult lihtne ja konkreetne algoritm, vaid ka väga kasulik süsteemitöötlusskeem mitme anduriga infosünteesitehnoloogia rollis. Tegelikult sarnaneb see paljude süsteemide teabeandmete töötlemise meetoditega. See annab liitandmetele tõhusa statistilise optimaalse hinnangu matemaatilise iteratiivse rekursiivse arvutuse abil, kuid nõuab vähe salvestusruumi ja arvutusi, mistõttu sobib see piiratud andmetöötlusruumi ja -kiirusega keskkonda. KF võib jagada kahte tüüpi: hajutatud Kalmani filter (DKF) ja laiendatud Kalmani filter (EKF). DKF võib muuta andmete liitmise täielikult detsentraliseerituks, samas kui EKF saab tõhusalt ületada andmetöötlusvigade ja ebastabiilsuse mõju teabe liitmise protsessile.