Mengikut kaedah pemprosesan data yang berbeza, terdapat tiga seni bina sistem gabungan maklumat: teragih, berpusat dan hibrid.

1) Diedarkan: Pertama, data asal yang diperoleh oleh penderia bebas diproses secara tempatan, dan kemudian hasilnya dihantar ke pusat gabungan maklumat untuk pengoptimuman dan gabungan pintar untuk mendapatkan hasil akhir. Diedarkan mempunyai permintaan rendah untuk jalur lebar komunikasi, kelajuan pengiraan pantas, kebolehpercayaan dan kesinambungan yang baik, tetapi ketepatan penjejakan jauh lebih rendah daripada ketepatan penjejakan berpusat. Struktur gabungan teragih boleh dibahagikan kepada struktur gabungan teragih dengan maklum balas dan struktur gabungan teragih tanpa maklum balas.

2) Pemusatan: Pemusatan menghantar data mentah yang diperolehi oleh setiap sensor terus ke pemproses pusat untuk pemprosesan gabungan, yang boleh merealisasikan gabungan masa nyata. Ketepatan pemprosesan datanya adalah tinggi dan algoritmanya fleksibel, tetapi kelemahannya adalah keperluan tinggi untuk pemproses, kebolehpercayaan yang rendah dan volum data yang besar, jadi ia sukar untuk direalisasikan;

3) Hibrid: Dalam rangka kerja gabungan maklumat berbilang sensor hibrid, sesetengah penderia menggunakan mod gabungan berpusat, dan selebihnya menggunakan mod gabungan teragih. Rangka kerja gabungan hibrid mempunyai kebolehsuaian yang kuat, mengambil kira kelebihan gabungan dan pengedaran berpusat, dan mempunyai kestabilan yang kukuh. Struktur mod gabungan hibrid adalah lebih rumit daripada dua mod gabungan pertama, yang meningkatkan kos komunikasi dan pengiraan.

Penapis Kalman (KF)

Proses pemprosesan maklumat oleh penapis Kalman secara amnya adalah ramalan dan pembetulan. Ia bukan sahaja algoritma yang mudah dan konkrit, tetapi juga skim pemprosesan sistem yang sangat berguna dalam peranan teknologi gabungan maklumat berbilang sensor. Malah, ia adalah serupa dengan kaedah banyak sistem memproses data maklumat. Ia menyediakan anggaran optimum statistik yang berkesan untuk data yang digabungkan melalui pengiraan rekursif berulang matematik, tetapi ia memerlukan sedikit ruang penyimpanan dan pengiraan, jadi ia sesuai untuk persekitaran dengan ruang pemprosesan data yang terhad dan kelajuan. KF boleh dibahagikan kepada dua jenis: penapis Kalman teragih (DKF) dan penapis Kalman lanjutan (EKF). DKF boleh menjadikan gabungan data sepenuhnya terdesentralisasi, manakala EKF boleh mengatasi pengaruh ralat pemprosesan data dan ketidakstabilan pada proses gabungan maklumat dengan berkesan.