Sumala sa lainlaing mga pamaagi sa pagproseso sa datos, adunay tulo nga arkitektura sa sistema sa kasayuran sa kasayuran: giapod-apod, sentralisado ug hybrid.

1) Giapod-apod: Una, ang orihinal nga datos nga nakuha sa mga independente nga sensor giproseso sa lokal, ug dayon ang mga resulta gipadala sa Intensyal nga pag-optimize ug kombinasyon aron makuha ang katapusang mga sangputanan. Ang pag-apod-apod adunay ubos nga panginahanglan alang sa komunikasyon nga Bandwidth, katulin sa pagkalkula sa paspas, maayo nga kasaligan ug pagpadayon, apan ang pagsubay sa katukma labi pa sa usa ka sentralisado. Ang pag-apod-apod sa istruktura sa fusion mahimong bahinon sa pag-apod-apod sa istruktura sa fusion nga adunay feedback ug gipang-apod-apod ang istruktura sa Fusion nga wala'y feedback.

2) Centralisasyon: Ang sentralisasyon nagpadala sa hilaw nga datos nga nakuha sa matag sensor direkta sa sentral nga processor alang sa pagproseso sa fusion. Ang katukma sa pagproseso sa datos mao ang katukma ug ang algorithm niini ang pagka-flexible, apan ang mga kakulangan niini mao ang mga taas nga kinahanglanon alang sa processor, ubos nga pagkakasaligan ug daghang gidaghanon sa datos, mao nga lisud nga maamgohan;

3) Hybrid: Sa hybrid multi-sensor information framework, pipila ka mga sensor nga nagsagop sa sentral nga fusion mode, ug ang uban nga nagsagop nag-apod-apod sa Fusion Mode. Ang fuses sa hybrid fusion adunay lig-on nga pagpahiangay, gikonsiderar ang mga bentaha sa sentralisado nga fusion ug pag-apod-apod, ug adunay lig-on nga kalig-on. Ang istruktura sa hybrid fusion mode labi ka komplikado kaysa sa una nga duha nga mga modes sa fusion, nga nagdugang sa gasto sa komunikasyon ug pagkalkula.

Kalman Filter (KF)

Ang proseso sa pagproseso sa kasayuran pinaagi sa Kalman Filter sagad nga panagna ug pagtul-id. Dili lang kini usa ka yano ug konkreto nga algorithm, apan usab usa ka mapuslanon nga pamaagi sa pagproseso sa sistema sa papel sa multi-sensor impormasyon sa pagsulud sa sensor. Sa tinuud, parehas kini sa daghang mga pamaagi sa pagproseso sa datos sa impormasyon sa pagproseso. Naghatag kini usa ka epektibo nga materyal nga pag-ihap sa estadistika alang sa mga nahibal-an nga datos pinaagi sa pagkalkula sa matematika nga pag-usab sa pagtipig ug pagkalkula, mao nga kini angay alang sa limitasyon sa pagproseso sa wanang ug katulin. Ang KF mahimong gibahin sa duha nga mga matang: Ang pag-apod-apod sa Kalman Filter (DKF) ug gipalapdan Kalman Filter (EKF). Mahimo nga himuon sa DKF ang Data Fusion nga hingpit nga desentralisado, samtang ang EKF epektibo nga mabuntog ang impluwensya sa mga sayup sa pagproseso sa datos ug kahimtang sa proseso sa pag-fusion.