Sipas metodave të ndryshme të përpunimit të të dhënave, ekzistojnë tre arkitektura të sistemit të bashkimit të informacionit: e shpërndarë, e centralizuar dhe hibride.

1) Shpërndarë: Së pari, të dhënat origjinale të marra nga sensorë të pavarur përpunohen në nivel lokal, dhe më pas rezultatet dërgohen në qendrën e shkrirjes së informacionit për optimizim dhe kombinim inteligjent për të marrë rezultatet përfundimtare. Distributed ka kërkesa të ulëta për gjerësinë e brezit të komunikimit, shpejtësi të shpejtë llogaritjeje, besueshmëri dhe vazhdimësi të mirë, por saktësia e gjurmimit është shumë më e vogël se ajo e centralizuar. Struktura e shkrirjes së shpërndarë mund të ndahet në strukturën e shkrirjes së shpërndarë me reagime dhe strukturë të shkrirjes së shpërndarë pa reagime.

2) Centralizimi: Centralizimi dërgon të dhënat e papërpunuara të marra nga secili sensor direkt në procesorin qendror për përpunim të shkrirjes, i cili mund të realizojë shkrirjen në kohë reale. Saktësia e tij e përpunimit të të dhënave është e lartë dhe algoritmi i tij është fleksibël, por disavantazhet e tij janë kërkesat e larta për procesorin, besueshmëria e ulët dhe vëllimi i madh i të dhënave, kështu që është e vështirë të realizohet;

3) Hibrid: Në kornizën hibride të shkrirjes së informacionit me shumë sensorë, disa sensorë miratojnë modalitetin e bashkimit të centralizuar dhe pjesa tjetër miratojnë mënyrën e bashkimit të shpërndarë. Korniza e shkrirjes hibride ka përshtatshmëri të fortë, merr parasysh avantazhet e shkrirjes dhe shpërndarjes së centralizuar dhe ka stabilitet të fortë. Struktura e modalitetit të shkrirjes hibride është më e ndërlikuar se ajo e dy mënyrave të para të bashkimit, gjë që rrit koston e komunikimit dhe llogaritjes.

Filtri Kalman (KF)

Procesi i përpunimit të informacionit nga filtri Kalman është përgjithësisht parashikim dhe korrigjim. Nuk është vetëm një algoritëm i thjeshtë dhe konkret, por edhe një skemë shumë e dobishme e përpunimit të sistemit në rolin e teknologjisë së shkrirjes së informacionit me shumë sensorë. Në fakt, është e ngjashme me metodat e shumë sistemeve të përpunimit të të dhënave të informacionit. Ai siguron një vlerësim efektiv statistikor optimal për të dhënat e bashkuara me anë të llogaritjes matematikore përsëritëse rekursive, por kërkon pak hapësirë ​​ruajtëse dhe llogaritje, kështu që është i përshtatshëm për mjedisin me hapësirë ​​dhe shpejtësi të kufizuar të përpunimit të të dhënave. KF mund të ndahet në dy lloje: filtri Kalman i shpërndarë (DKF) dhe filtri i zgjeruar Kalman (EKF). DKF mund ta bëjë bashkimin e të dhënave plotësisht të decentralizuar, ndërsa EKF mund të kapërcejë në mënyrë efektive ndikimin e gabimeve të përpunimit të të dhënave dhe paqëndrueshmërisë në procesin e bashkimit të informacionit.