وفقا لطرق معالجة البيانات المختلفة، هناك ثلاثة بنيات لنظام دمج المعلومات: الموزعة والمركزية والهجينة.

1) الموزعة: أولاً، تتم معالجة البيانات الأصلية التي تم الحصول عليها بواسطة أجهزة استشعار مستقلة محليًا، ثم يتم إرسال النتائج إلى مركز دمج المعلومات للتحسين والجمع الذكي للحصول على النتائج النهائية. تتميز الموزعة بطلب منخفض على عرض النطاق الترددي للاتصالات، وسرعة الحساب السريعة، والموثوقية الجيدة والاستمرارية، ولكن دقة التتبع أقل بكثير من دقة التتبع المركزية. يمكن تقسيم بنية الاندماج الموزعة إلى بنية دمج موزعة مع ردود فعل وبنية دمج موزعة بدون ردود فعل.

2) المركزية: ترسل المركزية البيانات الأولية التي حصل عليها كل مستشعر مباشرة إلى المعالج المركزي لمعالجة الدمج، والذي يمكنه تحقيق الدمج في الوقت الفعلي. دقة معالجة البيانات عالية والخوارزمية مرنة، لكن عيوبها هي متطلبات المعالج العالية والموثوقية المنخفضة وحجم البيانات الكبير، لذلك يصعب تحقيقها؛

3) هجين: في إطار دمج المعلومات متعدد المستشعرات الهجين، تعتمد بعض المستشعرات وضع الدمج المركزي، والباقي يعتمد وضع الدمج الموزع. يتمتع إطار الاندماج الهجين بقدرة قوية على التكيف، ويأخذ في الاعتبار مزايا الدمج والتوزيع المركزي، كما يتمتع باستقرار قوي. يعد هيكل وضع الاندماج الهجين أكثر تعقيدًا من هيكل وضعي الاندماج الأولين، مما يزيد من تكلفة الاتصال والحساب.

مرشح كالمان (KF)

عملية معالجة المعلومات بواسطة مرشح كالمان هي بشكل عام التنبؤ والتصحيح. إنها ليست مجرد خوارزمية بسيطة وملموسة، ولكنها أيضًا مخطط مفيد جدًا لمعالجة النظام في دور تكنولوجيا دمج المعلومات متعددة الاستشعار. في الواقع، إنها تشبه أساليب العديد من الأنظمة في معالجة بيانات المعلومات. إنه يوفر تقديرًا إحصائيًا مثاليًا فعالًا للبيانات المدمجة عن طريق الحساب التكراري الرياضي، ولكنه يتطلب مساحة تخزين وحساب صغيرة، لذلك فهو مناسب للبيئة ذات مساحة وسرعة معالجة البيانات المحدودة. يمكن تقسيم KF إلى نوعين: مرشح كالمان الموزع (DKF) ومرشح كالمان الممتد (EKF). يمكن لـ DKF أن يجعل دمج البيانات لا مركزيًا تمامًا، بينما يمكن لـ EKF التغلب بشكل فعال على تأثير أخطاء معالجة البيانات وعدم الاستقرار في عملية دمج المعلومات.