ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವಿಧಾನಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಮಾಹಿತಿ ಸಮ್ಮಿಳನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂರು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳಿವೆ: ವಿತರಣೆ, ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಮತ್ತು ಹೈಬ್ರಿಡ್.

1) ವಿತರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಂಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಮಾಹಿತಿ ಸಮ್ಮಿಳನ ಕೇಂದ್ರಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿತರಣೆಯು ಸಂವಹನ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್, ವೇಗದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ವೇಗ, ಉತ್ತಮ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ನಿರಂತರತೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಆದರೆ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ನಿಖರತೆಯು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ವಿತರಣಾ ಸಮ್ಮಿಳನ ರಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿತರಣಾ ಸಮ್ಮಿಳನ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಇಲ್ಲದೆ ವಿತರಿಸಿದ ಸಮ್ಮಿಳನ ರಚನೆ ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು.

2) ಕೇಂದ್ರೀಕರಣ: ಕೇಂದ್ರೀಕರಣವು ಪ್ರತಿ ಸಂವೇದಕದಿಂದ ಪಡೆದ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಸಮ್ಮಿಳನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಕೇಂದ್ರ ಸಂಸ್ಕಾರಕಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಮ್ಮಿಳನವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದರ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ನಿಖರತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದರ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು, ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಷ್ಟ;

3) ಹೈಬ್ರಿಡ್: ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಬಹು-ಸಂವೇದಕ ಮಾಹಿತಿ ಸಮ್ಮಿಳನ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ಸಂವೇದಕಗಳು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಸಮ್ಮಿಳನ ಕ್ರಮವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಉಳಿದವು ವಿತರಿಸಿದ ಸಮ್ಮಿಳನ ಕ್ರಮವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಬಲವಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಸಮ್ಮಿಳನ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಯ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಮೋಡ್‌ನ ರಚನೆಯು ಮೊದಲ ಎರಡು ಸಮ್ಮಿಳನ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲವಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ (ಕೆಎಫ್)

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನಿಂದ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯ ಮತ್ತು ತಿದ್ದುಪಡಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸರಳ ಮತ್ತು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಬಹು-ಸಂವೇದಕ ಮಾಹಿತಿ ಸಮ್ಮಿಳನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಇದು ಮಾಹಿತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಅನೇಕ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಇದು ಗಣಿತದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮೂಲಕ ಫ್ಯೂಸ್ಡ್ ಡೇಟಾಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸೂಕ್ತ ಅಂದಾಜನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಸೀಮಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ವೇಗದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. KF ಅನ್ನು ಎರಡು ವಿಧಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು: ವಿತರಿಸಿದ ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ (DKF) ಮತ್ತು ವಿಸ್ತೃತ ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ (EKF). DKF ಡೇಟಾ ಸಮ್ಮಿಳನವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ EKF ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಸಮ್ಮಿಳನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲಿನ ಅಸ್ಥಿರತೆಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ.