Este documento aborda un desafío fundamental en los sistemas de detección de radar estadístico: optimizar el equilibrio entre la probabilidad de una falsa alarma () y la probabilidad de un fallo (). Estas dos métricas están inversamente relacionadas y son críticas para la evaluación del rendimiento. Los enfoques de detección tradicionales a menudo mejoran un aspecto a expensas del otro, limitando su aplicabilidad práctica. Para superar esta limitación, se introduce un marco de prueba de hipótesis difuso que mejora la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre al incorporar representaciones de datos nítidos y difusos. La metodología se divide en tres fases. En la primera fase, reducimos la probabilidad de falsa alarma manteniendo constante la probabilidad de fallo utilizando datos nítidos caracterizados por valores deterministas y umbrales estadísticos clásicos. En la segunda fase, se considera el escenario inverso: minimizar mientras se mantiene fijo. Esto se logra mediante ajuste de parámetros y calibración refinada de umbrales. En la tercera fase, se desarrolla una estrategia para mejorar simultáneamente tanto como , a pesar de su correlación inversa, mediante la adopción de reglas de decisión adaptativas. Para fortalecer aún más la adaptabilidad del sistema, se introducen datos difusos, que modelan efectivamente la imprecisión y la ambigüedad. Esto mejora la robustez, especialmente en escenarios donde la clasificación rápida y precisa es esencial. Los métodos propuestos se validan a través de simulaciones reales y sintéticas de medidas de radar, demostrando su capacidad para mejorar la fiabilidad de detección en diversas condiciones. Los hallazgos confirman la aplicabilidad de la prueba de hipótesis difusa para los sistemas de radar modernos tanto en contextos civiles como militares, proporcionando un enfoque estadísticamente sólido y operativamente aplicable para reducir errores de detección y optimizar el rendimiento del sistema.