వివిధ డేటా ప్రాసెసింగ్ పద్ధతుల ప్రకారం, సమాచార కలయిక వ్యవస్థ యొక్క మూడు నిర్మాణాలు ఉన్నాయి: పంపిణీ, కేంద్రీకృత మరియు హైబ్రిడ్.

1) పంపిణీ చేయబడింది: మొదట, స్వతంత్ర సెన్సార్ల ద్వారా పొందిన అసలైన డేటా స్థానికంగా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది, ఆపై ఫలితాలు తుది ఫలితాలను పొందేందుకు ఇంటెలిజెంట్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు కాంబినేషన్ కోసం ఇన్ఫర్మేషన్ ఫ్యూజన్ సెంటర్‌కు పంపబడతాయి. డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ కమ్యూనికేషన్ బ్యాండ్‌విడ్త్, వేగవంతమైన గణన వేగం, మంచి విశ్వసనీయత మరియు కొనసాగింపు కోసం తక్కువ డిమాండ్‌ను కలిగి ఉంది, అయితే ట్రాకింగ్ ఖచ్చితత్వం కేంద్రీకృత దాని కంటే చాలా తక్కువగా ఉంది. డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ఫ్యూజన్ స్ట్రక్చర్‌ను ఫీడ్‌బ్యాక్‌తో డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ఫ్యూజన్ స్ట్రక్చర్‌గా విభజించవచ్చు మరియు ఫీడ్‌బ్యాక్ లేకుండా డిస్ట్రిబ్యూట్ ఫ్యూజన్ స్ట్రక్చర్‌గా విభజించవచ్చు.

2) కేంద్రీకరణ: కేంద్రీకరణ అనేది ఫ్యూజన్ ప్రాసెసింగ్ కోసం ప్రతి సెన్సార్ ద్వారా పొందిన ముడి డేటాను నేరుగా సెంట్రల్ ప్రాసెసర్‌కు పంపుతుంది, ఇది నిజ-సమయ కలయికను గ్రహించగలదు. దీని డేటా ప్రాసెసింగ్ ఖచ్చితత్వం ఎక్కువగా ఉంటుంది మరియు దాని అల్గోరిథం అనువైనది, కానీ దాని ప్రతికూలతలు ప్రాసెసర్‌కు అధిక అవసరాలు, తక్కువ విశ్వసనీయత మరియు పెద్ద డేటా వాల్యూమ్, కాబట్టి దీనిని గ్రహించడం కష్టం;

3) హైబ్రిడ్: హైబ్రిడ్ మల్టీ-సెన్సార్ ఇన్ఫర్మేషన్ ఫ్యూజన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో, కొన్ని సెన్సార్లు కేంద్రీకృత ఫ్యూజన్ మోడ్‌ను అవలంబిస్తాయి మరియు మిగిలినవి డిస్ట్రిబ్యూట్ ఫ్యూజన్ మోడ్‌ను అవలంబిస్తాయి. హైబ్రిడ్ ఫ్యూజన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ బలమైన అనుకూలతను కలిగి ఉంది, కేంద్రీకృత కలయిక మరియు పంపిణీ యొక్క ప్రయోజనాలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది మరియు బలమైన స్థిరత్వాన్ని కలిగి ఉంటుంది. హైబ్రిడ్ ఫ్యూజన్ మోడ్ యొక్క నిర్మాణం మొదటి రెండు ఫ్యూజన్ మోడ్‌ల కంటే చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది, ఇది కమ్యూనికేషన్ మరియు గణన ఖర్చును పెంచుతుంది.

కల్మాన్ ఫిల్టర్ (KF)

కల్మాన్ ఫిల్టర్ ద్వారా సమాచార ప్రాసెసింగ్ ప్రక్రియ సాధారణంగా అంచనా మరియు దిద్దుబాటు. ఇది ఒక సాధారణ మరియు కాంక్రీట్ అల్గోరిథం మాత్రమే కాదు, మల్టీ-సెన్సర్ ఇన్ఫర్మేషన్ ఫ్యూజన్ టెక్నాలజీ పాత్రలో చాలా ఉపయోగకరమైన సిస్టమ్ ప్రాసెసింగ్ స్కీమ్ కూడా. వాస్తవానికి, ఇది సమాచార డేటాను ప్రాసెస్ చేసే అనేక సిస్టమ్‌ల పద్ధతులను పోలి ఉంటుంది. ఇది గణిత పునరుక్తి పునరావృత గణన ద్వారా ఫ్యూజ్ చేయబడిన డేటాకు సమర్థవంతమైన గణాంక అనుకూల అంచనాను అందిస్తుంది, అయితే దీనికి తక్కువ నిల్వ స్థలం మరియు గణన అవసరం, కాబట్టి ఇది పరిమిత డేటా ప్రాసెసింగ్ స్థలం మరియు వేగంతో పర్యావరణానికి అనుకూలంగా ఉంటుంది. KFని రెండు రకాలుగా విభజించవచ్చు: పంపిణీ చేయబడిన కల్మాన్ ఫిల్టర్ (DKF) మరియు పొడిగించిన కల్మాన్ ఫిల్టర్ (EKF). DKF డేటా ఫ్యూజన్ పూర్తిగా వికేంద్రీకరించబడుతుంది, అయితే EKF డేటా ప్రాసెసింగ్ లోపాల ప్రభావాన్ని మరియు సమాచార కలయిక ప్రక్రియపై అస్థిరతను సమర్థవంతంగా అధిగమించగలదు.