על פי שיטות עיבוד נתונים שונות, קיימות שלוש ארכיטקטורות של מערכת היתוך מידע: מבוזרת, ריכוזית והיברידית.

1) מבוזר: ראשית, הנתונים המקוריים המתקבלים על ידי חיישנים בלתי תלויים מעובדים באופן מקומי, ולאחר מכן התוצאות נשלחות למרכז היתוך מידע לצורך אופטימיזציה ושילוב מושכל להשגת התוצאות הסופיות. ל-Distributed יש ביקוש נמוך לרוחב פס תקשורת, מהירות חישוב מהירה, אמינות טובה והמשכיות, אך דיוק המעקב נמוך בהרבה מזה של ריכוזי. ניתן לחלק את מבנה היתוך מבוזר למבנה היתוך מבוזר עם משוב ולמבנה היתוך מבוזר ללא משוב.

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

3) היברידית: במסגרת היתוך מידע רב-חיישנים ההיברידית, חלק מהחיישנים מאמצים מצב היתוך מרכזי, והשאר מאמצים מצב היתוך מבוזר. למסגרת ההיתוך ההיברידית יש יכולת הסתגלות חזקה, לוקחת בחשבון את היתרונות של היתוך והפצה מרכזיים ובעלת יציבות חזקה. המבנה של מצב היתוך היברידי מסובך יותר מזה של שני מצבי היתוך הראשונים, מה שמגדיל את עלות התקשורת והחישוב.

מסנן קלמן (KF)

תהליך עיבוד המידע על ידי מסנן קלמן הוא בדרך כלל חיזוי ותיקון. זהו לא רק אלגוריתם פשוט וקונקרטי, אלא גם סכמת עיבוד מערכת שימושית מאוד בתפקיד של טכנולוגיית היתוך מידע רב חיישני. למעשה, זה דומה לשיטות רבות של מערכות לעיבוד נתוני מידע. הוא מספק אומדן אופטימלי סטטיסטי יעיל עבור הנתונים המותכים באמצעות חישוב רקורסיבי מתמטי, אך הוא דורש מעט שטח אחסון וחישוב, כך שהוא מתאים לסביבה עם שטח ומהירות עיבוד נתונים מוגבלים. ניתן לחלק את KF לשני סוגים: מסנן קלמן מבוזר (DKF) ומסנן קלמן מורחב (EKF). DKF יכולה להפוך את היתוך הנתונים למבוזר לחלוטין, בעוד ש-EKF יכולה להתגבר ביעילות על ההשפעה של שגיאות עיבוד נתונים וחוסר יציבות על תהליך היתוך מידע.