مختلف ڊيٽا پروسيسنگ طريقن جي مطابق، معلومات فيوزن سسٽم جا ٽي فن تعمير آهن: ورهايل، مرڪزي ۽ هائبرڊ.

1) ورهايل: پهريون، آزاد سينسرز پاران حاصل ڪيل اصل ڊيٽا کي مقامي طور تي پروسيس ڪيو ويندو آهي، ۽ پوء نتيجن کي حتمي نتيجن حاصل ڪرڻ لاء ذهين اصلاح ۽ ميلاپ لاء معلومات فيوزن سينٽر ڏانهن موڪليو ويو آهي. ورهايل ڪميونيڪيشن بينڊوڊٿ، تيز حساب ڪتاب جي رفتار، سٺي اعتبار ۽ تسلسل لاءِ گهٽ گهرج آهي، پر ٽريڪنگ جي درستگي سينٽرلائيزڊ جي ڀيٽ ۾ تمام گهٽ آهي. ورهايل فيوزن ڍانچي کي ورهائي سگهجي ٿو ورهايل فيوزن ڍانچي ۾ راءِ سان ۽ ورهايل فيوزن ڍانچي کي راءِ کان سواءِ.

2) سينٽرلائيزيشن: سينٽرلائيزيشن هر سينسر پاران حاصل ڪيل خام ڊيٽا کي سڌو سنئون مرڪزي پروسيسر ڏانهن فيوزن پروسيسنگ لاء موڪلي ٿو، جيڪو حقيقي وقت فيوزن کي محسوس ڪري سگهي ٿو. ان جي ڊيٽا پروسيسنگ جي درستگي تمام گهڻي آهي ۽ ان جو الگورٿم لچڪدار آهي، پر ان جا نقصان پروسيسر لاءِ اعليٰ گهرجون، گهٽ ڀروسي ۽ وڏي ڊيٽا جو مقدار آهن، تنهنڪري ان کي سمجهڻ ڏکيو آهي؛

3) ھائبرڊ: ھائبرڊ ملٽي سينسر انفارميشن فيوزن فريم ورڪ ۾، ڪجھ سينسر سينٽرلائيزڊ فيوزن موڊ کي اپنائڻ، ۽ باقي تقسيم ٿيل فيوزن موڊ کي اپنائڻ. هائبرڊ فيوزن فريم ورڪ ۾ مضبوط موافقت آهي، مرڪزي فيوزن ۽ تقسيم جي فائدن کي مدنظر رکي ٿي، ۽ مضبوط استحڪام آهي. هائيبرڊ فيوزن موڊ جي جوڙجڪ پهرين ٻن فيوزن موڊ جي ڀيٽ ۾ وڌيڪ پيچيده آهي، جيڪا رابطي ۽ حساب جي قيمت وڌائي ٿي.

ڪالمن فلٽر (KF)

ڪالمن فلٽر پاران معلومات جي پروسيسنگ جو عمل عام طور تي اڳڪٿي ۽ اصلاح آهي. اهو نه رڳو هڪ سادي ۽ ڪنڪريٽ الگورتھم آهي، پر هڪ تمام مفيد سسٽم پروسيسنگ اسڪيم پڻ ملٽي سينسر انفارميشن فيوزن ٽيڪنالاجي جي ڪردار ۾. حقيقت ۾، اهو ساڳيو آهي ڪيترن ئي سسٽم جي طريقن جي پروسيسنگ ڊيٽا ڊيٽا جي. اهو رياضياتي ٻيهر ورهاڱي واري حساب ڪتاب جي ذريعي فيوز ٿيل ڊيٽا لاء هڪ مؤثر شمارياتي بهتر تخميني مهيا ڪري ٿو، پر ان کي ٿوري اسٽوريج جي جاء ۽ حساب جي ضرورت آهي، تنهنڪري اهو محدود ڊيٽا پروسيسنگ جي جڳهه ۽ رفتار سان ماحول لاء مناسب آهي. KF ٻن قسمن ۾ ورهائي سگھجي ٿو: ورهايل ڪالمن فلٽر (DKF) ۽ وڌايل ڪالمن فلٽر (EKF). DKF ڊيٽا فيوزن کي مڪمل طور تي غير مرڪزي بڻائي سگھي ٿو، جڏهن ته EKF مؤثر طريقي سان ڊيٽا پروسيسنگ جي غلطين جي اثر کي ختم ڪري سگهي ٿو ۽ معلومات فيوزن جي عمل تي عدم استحڪام.