על פי שיטות עיבוד נתונים שונות, ישנן שלוש ארכיטקטורות של מערכת היתוך מידע: מופץ, ריכוזי והיברידי.

1) מופץ: ראשית, הנתונים המקוריים המתקבלים על ידי חיישנים עצמאיים מעובדים באופן מקומי, ואז התוצאות נשלחות למרכז היתוך המידע לאופטימיזציה חכמה ושילוב להשגת התוצאות הסופיות. מופץ הוא בעל ביקוש נמוך לרוחב פס תקשורת, מהירות חישוב מהירה, אמינות טובה והמשכיות, אך דיוק המעקב הוא הרבה פחות מזה של זה של ריכוז. ניתן לחלק את מבנה ההיתוך המופץ למבנה היתוך מופץ עם משוב ומבנה היתוך מופץ ללא משוב.

2) ריכוזיות: הריכוזיות שולחת את הנתונים הגולמיים המתקבלים על ידי כל חיישן ישירות למעבד המרכזי לעיבוד היתוך, שיכולים לממש היתוך בזמן אמת. דיוק עיבוד הנתונים שלו גבוה והאלגוריתם שלו גמיש, אך החסרונות שלו הם דרישות גבוהות עבור המעבד, אמינות נמוכה ונפח נתונים גדול, כך שקשה לממש;

3) היברידית: במסגרת היתוך המידע ההיברידי רב-חיישנים, חיישנים מסוימים מאמצים מצב היתוך ריכוזי, והשאר מאמצים את מצב היתוך מופץ. למסגרת היתוך ההיברידית יש יכולת הסתגלות חזקה, לוקחת בחשבון את היתרונות של פיוז'ן והפצה ריכוזיים, ויש לה יציבות חזקה. המבנה של מצב היתוך היברידי מסובך יותר מזה של שני מצבי ההיתוך הראשונים, מה שמגדיל את עלות התקשורת והחישוב.

פילטר קלמן (KF)

תהליך עיבוד המידע על ידי פילטר קלמן הוא בדרך כלל חיזוי ותיקון. זה לא רק אלגוריתם פשוט וקונקרטי, אלא גם תכנית עיבוד מערכות שימושית מאוד בתפקיד טכנולוגיית היתוך מידע רב-חיישני. למעשה, זה דומה לשיטות של מערכות רבות לעיבוד נתוני מידע. הוא מספק הערכה אופטימלית סטטיסטית יעילה עבור הנתונים המתמזגים באמצעות חישוב רקורסיבי איטרטיבי מתמטי, אך הוא דורש מעט שטח אחסון וחישוב, כך שהוא מתאים לסביבה עם שטח ועיבוד נתונים מוגבלים ומהירות. ניתן לחלק את KF לשני סוגים: מסנן קלמן מופץ (DKF) ומסנן קלמן מורחב (EKF). DKF יכול להפוך את היתוך הנתונים לבוזר לחלוטין, ואילו EKF יכול להתגבר ביעילות על ההשפעה של שגיאות עיבוד נתונים וחוסר יציבות על תהליך היתוך המידע.