Erinevate andmetöötlusmeetodite kohaselt on teabe sulandumissüsteemi arhitektuuri kolm: jaotatud, tsentraliseeritud ja hübriid.

1) Jaotatud: esiteks töödeldakse sõltumatute andurite poolt saadud algseid andmeid lokaalselt ja seejärel saadetakse tulemused teabe termotuumasünteesi keskusesse intelligentse optimeerimise ja kombinatsiooni saamiseks lõpptulemuste saamiseks. Jaotatud on väike nõudlus kommunikatsiooni ribalaiuse järele, kiire arvutuskiirus, hea töökindlus ja järjepidevus, kuid jälgimise täpsus on palju väiksem kui tsentraliseeritud. Jagatud sulandumisstruktuuri saab tagasiside ja jaotatud sulandumisstruktuuriga jaotatud sulandumisstruktuuriks ilma tagasisideta.

2) Tsentraliseerimine: tsentraliseerimine saadab iga anduri saadud töötlemata andmed otse protsessorisse termotuumasünteesi töötlemiseks, mis võib reaalajas sulanduda. Selle andmetöötluse täpsus on kõrge ja algoritm on paindlik, kuid selle puudused on protsessorile kõrged nõuded, madala töökindluse ja suure andmemahu jaoks, seega on seda raske realiseerida;

3) Hübriid: hübriidse mitme sensori teabe termotuumasünteesi raamistikus võtavad mõned andurid kasutusele tsentraliseeritud sulandumisrežiimi ja ülejäänud kasutavad hajutatud termotuumasünteesi. Hübriidse termotuumasünteesi raamistikul on tugev kohanemisvõime, võtab arvesse tsentraliseeritud sulandumise ja jaotuse eeliseid ning sellel on tugev stabiilsus. Hübriidse sulandumisrežiimi struktuur on keerulisem kui kahel esimesel sulamisrežiimil, mis suurendab kommunikatsiooni ja arvutamise kulusid.

Kalmani filter (KF)

Kalmani filtri teabe töötlemise protsess on üldiselt ennustamine ja korrigeerimine. See pole mitte ainult lihtne ja konkreetne algoritm, vaid ka väga kasulik süsteemi töötlemise skeem mitme sensoorse teabe termotuumasünteesi tehnoloogia rollis. Tegelikult sarnaneb see paljude süsteemide teabeandmete töötlemise meetoditega. See annab sulatatud andmete tõhusa statistilise optimaalse hinnangu matemaatilise iteratiivse rekursiivse arvutuse abil, kuid see nõuab vähe salvestusruumi ja arvutamist, seega sobib see keskkonnale piiratud andmetöötlusruumi ja kiirusega. KF võib jagada kahte tüüpi: hajutatud Kalmani filter (DKF) ja laiendatud Kalmani filter (EKF). DKF võib muuta andmete sulandumise täielikult detsentraliseeritud, samas kui EKF suudab tõhusalt ületada andmetöötlusvigade ja ebastabiilsuse mõju teabe sulandumisprotsessile.