G = sqrt(0.5)*(randn(N_users, N_cells) + 1i*randn(N_users, N_cells)).*repmat(1./d.^2, [1, N_cells]);的数组不兼容，进行修改

根据你提供的代码，我可以看出，数组不兼容的原因可能是 `d` 的维度与 `N_users` 和 `N_cells` 不匹配。因此，可以尝试修改代码为：

G = sqrt(0.5)*(randn(N_users, N_cells) + 1i*randn(N_users, N_cells)).*repmat(1./d.^2, N_users, 1);

这里使用了两个参数来指定 `repmat` 的维度，即 `N_users` 和 `1`。这样可以确保 `1./d.^2` 与 `G` 的维度匹配。

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x = 0.5*x + 25*x/(1 + x^2) + 8*cos(1.2*(t-1)) + sqrt(x_N)*randn; z = x^2/20 + sqrt(x_R)*randn;这两个公式是什么意思

这两个公式的意思是：

- 第一个公式表示在系统的数学模型中，x会被更新为它当前值的一半加上一些项的乘积，包括一个因子25除以1再减去x的平方，还有一个8乘以cosine函数，这个函数的参数是1.2倍当前时刻t减去1，最后还有一个随机变量，这个变量是用标准正态分布中的随机数与x_N的平方根相乘而来。
- 第二个公式表示观测值z会被计算为x的平方除以20再加上一个随机变量，这个随机变量是用标准正态分布中的随机数与x_R的平方根相乘而来。

用matlab仿真瑞利信道下qpsk的误码率，不能用matlab自带的瑞利函数，瑞利信道h = sqrt(0.5)*( randn(1,1)+ sqrt(-1)*randn(1,1) )，matlab是2016a版本

在MATLAB 2016a版本中，你可以通过以下步骤模拟QPSK在瑞利信道下的误码率：

首先，你需要创建一个伪随机数据序列作为QPSK信号，然后添加瑞利噪声到这个序列上。以下是基本步骤：

1. **生成QPSK信号**:

   % 设置QPSK参数
   M = 4;           % QPSK的点数 (4 for QPSK)
   data = randi([0 M-1], N, 1); % 创建一个包含0到M-1整数的数据序列

   % 将二进制数据转换为QPSK符号
   qam_symbols = pskmod(data, M, 'qpsk');

2. **创建瑞利信道模型**:
照你的描述，我们可以直接生成标准正态分布的加复共轭噪声，并乘以sqrt(0.5)来得到瑞利信道影响：

   snr_db = 10;      % 设定信噪比，例如10dB
   noise_power = 10^(-snr_db/10);  % 计算噪声功率

   h = sqrt(0.5) * [randn(1, N) + j*randn(1, N)];  % 瑞利噪声
   noisy_qam = qam_symbols .* h;                 % 应用噪声

3. **解调并计算误码率**:
使用QPSK解调器对噪声信号进行解调，通常可以使用`demodulate`函数。然后计算误码率，比如使用伯努利试验或累积错误计数：

   decoded_data = demodulate(noisy_qam, 'qpsk');  % 解调符号
   ber = sum(decoded_data ~= data) / N;       % 比较原数据和解调后的数据，计算误码率

4. **重复多次并求平均**:
如果想获得更准确的结果，可以增加迭代次数，每次解调后累加误码并除以总次数，最后取平均值。

ber_avg = 0;
for i = 1:num_trials
    % ... (以上步骤)
    ber_avg = ber_avg + ber;
end
ber_avg = ber_avg / num_trials;  % 平均误码率