Dr. Dionysia Triantafyllopoulou

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

Telefon:	+49 (0)371 / 531-34329
E-Mail:	dionysia.triantafyllopoulou@…
Postanschrift:	Technische Universität Chemnitz Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Professur Nachrichtentechnik 09107 Chemnitz Deutschland
Besucheranschrift:	Reichenhainer Str. 70 Weinhold-Bau, Raum C25.487 (2/W487) 09126 Chemnitz
Soziale Netzwerke:	LinkedIn \| Twitter

Dr. Dionysia Triantafyllopoulou erhielt 2005 ihren B.Sc. in Informatik und 2007 ihren M.Sc. in Kommunikationssystemen und -netzwerken von der Fakultät für Informatik und Telekommunikation der Universität Athen, Griechenland. 2009 wurde sie an derselben Fakultät promoviert. Von 2005 bis 2011 arbeitete sie als Wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Gruppe "Green, Adaptive and Intelligent Networking" im Labor für Kommunikationsnetzwerke der Fakultät für Informatik und Telekommunikation der Universität Athen. Von 2011 bis 2023 war sie als Senior Research Fellow am Institut für Kommunikationssysteme der Universität Surrey, Großbritannien, tätig. Derzeit ist sie wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Professur für Nachrichtentechnik der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universität Chemnitz und leitet verschiedene Drittmittelprojekte.

Forschungsprojekte

AMAZING-6G: Amazing Large-Scale Trials and Pilots for Verticals in 6G
5G-DiGITs: Cross-sectorial education and talent development for beyond 5G Digital and Green Industrial Technologies
MNT-PRO: Mobile Network Protector

Betreute Lehrveranstaltungen

243033 - D821 Wireless Broadband Data Reception

A Comprehensive 5G Dataset for Control and Data Plane Security and Resource Management

Autoren: Nugraha, Beny; Hajizadeh, Mehrdad; Niehoff, Tim; Jnanashree, Abhishek Venkatesh; Phan, Trung V.; Triantafyllopoulou, Dionysia; Krause, Oliver; Mieth, Martin; Moessner, Klaus; Bauschert, Thomas
Quelle: 2025 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (CSR), 04-06 August 2025, Crete, Greece. - IEEE, 2025
Erscheinungsjahr: 2025
ISBN/ ISSN: Electronic ISBN: 979-8-3315-3591-9 ; Print on Demand(PoD) ISBN: 979-8-3315-3592-6

Price of Anarchy in mmWave Backhaul Routing and Link Scheduling

Autoren: Triantafyllopoulou, Dionysia; Kollias, Kostas; Moessner, Klaus
Quelle: In: IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking. - Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). 2024, S. 1 - 1
Erscheinungsjahr: 2024
ISBN/ ISSN: Electronic ISSN: 2332-7731 ; CD: 2372-2045

Swift HARQ Based on Machine Learning for Latency Minimization in URLLC

Autoren: Almarshed, Saleh*; Triantafyllopoulou, Dionysia; Moessner, Klaus
Quelle: In: IEEE Access. - Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). 2023, S. 1 - 1
Erscheinungsjahr: 2023
ISBN/ ISSN: 2169-3536

Recent Advances in Machine Learning for Network Automation in the O-RAN

Autoren: Hamdan, Mutasem Q.; Lee, Haeyoung*; Triantafyllopoulou, Dionysia; Borralho, Rúben; Kose, Abdulkadir; Amiri, Esmaeil; Mulvey, David; Yu, Wenjuan; Zitouni, Rafik; Pozza, Riccardo; Hunt, Bernie; Bagheri, Hamidreza; Foh, Chuan Heng; Heliot, Fabien; Chen, Gaojie; Xiao, Pei; Wang, Ning; Tafazolli, Rahim
Quelle: In: Sensors. - MDPI AG. - 23. 2023, 21, 8792
Erscheinungsjahr: 2023
ISBN/ ISSN: 1424-8220

Selfish Routing and Link Scheduling in mmWave Backhaul Networks

Autoren: Triantafyllopoulou, Dionysia; Kollias, Kostas; Moessner, Klaus
Quelle: IEEE International Conference on Communications, Rome, Italy, 28 May 2023 - 01 June 2023, pp. 4200-4205. - IEEE, 2023
Erscheinungsjahr: 2023
ISBN/ ISSN: Electronic ISBN:978-1-5386-7462-8 ; Print on Demand(PoD) ISBN:978-1-5386-7463-5 ; Electronic ISSN: 1938-1883

Deep Learning-Based Estimator for Fast HARQ Feedback in URLLC

Autoren: AlMarshed, Saleh; Triantafyllopoulou, Dionysia; Moessner, Klaus
Quelle: 2021 IEEE 32nd Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), 13-16 Sept. 2021, Helsinki, Finland. - IEEE, 2021
Erscheinungsjahr: 2021
ISBN/ ISSN: Electronic ISBN:978-1-7281-7586-7 ; Print on Demand(PoD) ISBN:978-1-7281-7587-4 ; Electronic ISSN: 2166-9589 ; Print on Demand(PoD) ISSN: 2166-9570

Supervised Learning for Enhanced Early HARQ Feedback Prediction in URLLC

Autoren: AlMarshed, Saleh; Triantafyllopoulou, Dionysia; Moessner, Klaus
Quelle: 2020 IEEE International Conference on Communication, Networks and Satellite (Comnetsat 2020) (Batam, Indonesia, 17/12/2020 - 18/12/2020). - IEEE, 2020
Erscheinungsjahr: 2020
ISBN/ ISSN: 978-0-7381-2517-6 ; 978-1-6654-1861-4

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Universitätsbibliographie TU Chemnitz
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